基于决策级数据融合的CHRIS高光谱图像分类方法研究

作     者：马毅 张杰 任广波 崔廷伟 

作者机构：国家海洋局第一海洋研究所山东青岛266061 

出 版 物：《海洋科学》 (Marine Sciences)

年 卷 期：2015年第39卷第2期

页      面：8-14页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(41206172) 中欧国际合作龙计划项目(ID:10470) 

主　　题：图像分类 CHRIS 决策级数据融合 

摘      要：本文选取8种常用的遥感图像监督分类方法,综合利用多数投票方法与先验分类概率信息,设计了3组决策级融合分类策略,在应用地物丰富的黄河口湿地CHRIS高光谱图像数据进行分类实验的基础上,开展了不同融合策略决策分类结果的比较研究,分析了融合策略对高光谱图像总体分类精度以及不同地物分类精度的影响。结果表明：（1）3组决策级融合策略总体分类精度均大于85%,Kappa系数都优于0.77,较8种单分类器均有提高,表明决策级融合是利用已有分类器资源、提升高光谱图像分类精度的一种途径;（2）策略3的分类表现最好,即维持最小虚警率的前提下降低错分可以提高分类精度,其中芦苇、滩涂地物同时保持了很高的生产者精度和用户精度,均接近90%,水体在保持较高用户精度的情形下生产者精度有大幅提升,增幅达11%;（3）每组策略综合考虑生产者精度和用户精度的情形下分类精度最高,较仅考虑生产者精度或用户精度的情形提升了1-2个百分点,表明设计算法时应同时考虑减少错分和漏分的情况。