基于Landsat的多分类器集成遥感影像分类

针对传统的单分类器分类精度低,难以满足遥感影像分类精度要求高的问题,该文提出了一种多分类器集成分类方法。该方法有效地将支持向量机算法、C4.5决策树算法和人工神经网络算法进行了组合,实现了多种分类器集成的优势互补,在提高单个类别分类精度的基础上实现了整体精度的提高。该文基于Landsat遥感影像,利用多分类器集成分类技术,获取广州市自1987年以来的土地利用/地表覆盖数据,以平均3年为一个时段,共制作11期数据。实验结果表明,产品分类的平均精度达到88.12%,Kappa系数平均值达到0.868,高于3种基分类器的分类精度,对各种地物的分类精度也明显提高。