利用特征选择自适应决策树的层次SAR图像分类 |
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引用本文: | 何楚, 刘明, 许连玉, 刘龙珠. 利用特征选择自适应决策树的层次SAR图像分类[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(1): 46-49. |
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作者姓名: | 何楚 刘明 许连玉 刘龙珠 |
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作者单位: | 1武汉大学电子信息学院,武汉市珞喻路129号430079 |
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基金项目: | 国家973计划资助项目,国家自然科学基金资助项目,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费资助项目 |
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摘 要: | 提出了一种新的基于特征选择自适应决策树的层次分类算法,用于合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)图像的分类。采用Joint Boosting算法选择出最适用于各类的特征组合,并自适应地搜索构造出一个由两类分类器构成的层次分类器,利用特征选择结果和自适应决策树进行了SAR图像的学习和推理,实现了自动分类,在国内首批极化干涉SAR数据上的实验证明了本算法的有效性。
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关 键 词: | 合成孔径雷达 图像分类 层次分类算法 自适应决策树 特征选择 |
收稿时间: | 2011-09-28 |
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