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基于三种机器学习算法的面向对象土地覆被分类
刘东杰
2022-01-05
Source Publication科学技术创新
Issue01Pages:57-60
Abstract近年来,随着越来越多中高分辨率对地观测卫星的出现,面向对象的影像信息提取方法得到了更广泛的应用。同一时间,依靠强大的表征学习能力,以机器学习为代表的监督学习方法也逐渐成为遥感影像处理的重要手段。文章利用landsat-8对地观测卫星基于BeyesNet、J48决策树以及随机森林三种算法对目标研究区进行了土地覆被分类,结果显示基于机器学习的面向对象分类算法针对复杂地物可以取得较好的分类效果,其中相较于另外两种分类方法,随机森林算法整体效果最优。
Keywordlandsat-8 面向对象 贝叶斯网络 J48 随机森林
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Language中文
Original Document Type学术期刊
Document Type期刊论文
Identifierhttps://ir.lzu.edu.cn/handle/262010/475303
Collection兰州大学
Affiliation兰州大学资源环境学院
First Author AffilicationCollege of Earth Environmental Sciences
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GB/T 7714
刘东杰. 基于三种机器学习算法的面向对象土地覆被分类[J]. 科学技术创新,2022(01):57-60.
APA 刘东杰.(2022).基于三种机器学习算法的面向对象土地覆被分类.科学技术创新(01),57-60.
MLA 刘东杰."基于三种机器学习算法的面向对象土地覆被分类".科学技术创新 .01(2022):57-60.
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