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基于分类器集成的遥感图像分类

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简介：
本研究提出了一种基于分类器集成的方法，旨在提高遥感图像分类的精度和鲁棒性。通过结合多种分类算法的优势，该方法在复杂场景下展现出卓越性能。 基于分类器组合的遥感影像分类方法涉及将多种分类器应用于土地覆盖分类任务。首先构建一个包含支持向量机、径向基神经网络、J48决策树、朴素贝叶斯以及REPtree等算法的分类器集合，以此提升分类效果和准确性。

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  • 基于分类器集成的遥感图像分类
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    本研究提出了一种基于分类器集成的方法，旨在提高遥感图像分类的精度和鲁棒性。通过结合多种分类算法的优势，该方法在复杂场景下展现出卓越性能。 基于分类器组合的遥感影像分类方法涉及将多种分类器应用于土地覆盖分类任务。首先构建一个包含支持向量机、径向基神经网络、J48决策树、朴素贝叶斯以及REPtree等算法的分类器集合，以此提升分类效果和准确性。
     
  • e4_matlab_遥感图像的无监督分类_图像分类_遥感_
    优质
    本项目使用MATLAB进行遥感图像的无监督分类研究，探索无需先验知识情况下的图像自动识别技术，旨在提升图像分类精度和效率。 对遥感图像进行无监督分类时，在程序中可以将其分为三类，用户可以根据需要自行调整分类数量。
     
  • 基于TensorFlow的遥感图像分类
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    本研究采用TensorFlow框架，结合深度学习算法，对遥感图像进行高效准确的分类处理，以提升自然资源管理与环境监测效率。 针对已训练好的TensorFlow模型，在特定需求下进行的训练完成后，将其应用于遥感影像分类，并展示分类结果。
     
  • 基于集成CNN的遥感影像场景分类
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    本研究提出了一种基于集成CNN的方法，用于提升遥感影像中复杂场景的自动分类精度和效率，推动了相关领域技术的进步。 本段落提出了一种基于集成卷积神经网络（CNN）的遥感影像场景分类算法。通过构建反向传播网络实现了对场景图像复杂度的测量；根据图像复杂度的不同级别，选择合适的CNN模型对其进行分类，从而完成遥感影像的场景分类任务。实验中使用了NWPU-RESISC45公开数据集，并取得了89.33%（第一类实验）和92.53%（第二类实验）的准确率，平均运行时间为0.41秒。相较于经过精细调整训练后的VGG-16模型，所提出的算法分别提高了2.19%和2.17%的分类准确性，并且预测速度提升了33%，证明了该方法的有效性和实用性。
     
  • 基于DeepLab-v3+的遥感图像分类
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    本研究采用深度学习框架DeepLab-v3+进行遥感图像分类，通过改进网络结构和训练策略，显著提升了复杂场景下的目标识别精度与效率。 遥感影像分类是模式识别技术在遥感领域的应用实例。为解决普通卷积神经网络处理遥感图像时边缘分类不准确、精度低等问题，本段落提出了一种基于编码解码器的空洞卷积模型（DeepLab-v3+）的方法来改进遥感图像的分类效果。首先对卫星影像进行标注；然后利用已标注的数据集训练DeepLab-v3+模型，该模型能够有效提取出具有较强稳定性的边缘特征；最后得到高质量的地物分类结果。实验结果显示，在多个遥感数据集中应用此方法均取得了更高的精度和更稳健的边缘特性，从而实现了更为理想的分类效果。
     
  • 基于感知器算法的遥感图像监督分类
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    本研究采用感知器算法对遥感图像进行监督分类，通过训练模型准确识别和划分地物类型，提升分类精度与效率。 遥感图像监督分类是指利用已知样本数据对遥感影像进行分析和分类的技术。这种方法通过训练模型来识别不同地物类型，并应用于整个影像以实现自动化、高效的分类处理。
     
  • SVM.zip_SVM分类与应用_遥感图像分类_高光谱遥感
    优质
    本资源包含支持向量机(SVM)在遥感图像分类中的应用实例，特别是针对高光谱数据集的分类研究。提供算法实现和实验结果分析。 SVM分类在高光谱遥感图像的分类和预测中有应用。
     
  • MATLAB.rar_图像分类_神经网络_遥感分类
    优质
    本资源包包含使用MATLAB进行图像分类与遥感数据处理的代码和教程，重点介绍基于神经网络技术的高效分类方法。适合科研及学习参考。 实现遥感图像地物分类采用了BP神经网络方法，结果清晰且功能强大。
     
  • RSSCN7 数据集：遥感图像分类数据集
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    RS-CNN7数据集是一套专为遥感图像设计的分类任务的数据集合，包含丰富的卫星和航空影像样本，旨在推动机器学习算法在遥感领域的应用与研究。 RSSCN7 数据集包含 2800 幅遥感图像，这些图像是从谷歌地球收集的，并涵盖了七种典型的场景类别：草地、森林、农田、停车场、住宅区、工业区和河湖。每个类别有400张图片，在四个不同的尺度上进行采样，分别是1:700, 1:1300, 1:2600 和 1:5200，每种比例各有100张图像。 数据集中的每一幅图像是400*400像素大小。由于场景的多样性以及不同季节和天气条件下的变化，并且以不同的比例进行采样，这使得该数据集具有较高的挑战性。