[发明专利]一种基于集成学习算法的遥感图像分类方法有效
| 申请号： | 202010465983.1 | 申请日： | 2020-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN111612086B | 公开（公告）日： | 2023-01-20 |
| 发明（设计）人： | 潘浩;蔡晓斌;周年荣;马仪;文刚;黄然;赵加能 | 申请（专利权）人： | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/70 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 650217 云南省昆*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于集成学习算法的遥感图像分类方法，根据遥感图像的原始数据集D，确定支持向量机、随机森林和BP神经网络分类算法模型的最终精度，进而确定主分类算法模型与辅助算法模型；获取遥感图像的预测数据集Dt并导入算法模型，得到主分类算法结果集S和辅助分类算法结果集S1和S2；比较主分类算法结果集S中的遥感图像分类类型Wi与辅助分类算法结果集S1和S2中对应的遥感图像分类类型V1i和V2i，判断对应的遥感图像Dti的分类结果；本申请采用交叉验证进行分组提高样本代表程度；利用多种算法模型，在每次循环时利用精确度确定主分类算法和辅助分类算法，对预测结果进行多重计算、多对比，减少误判和错判情况的概率，提高了预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 学习 算法 遥感 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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