基于多分类器组合的遥感影像分类方法研究

？针对遥感影像分类特点，提出了一种基于多分类器组合的遥感影像分类方法。该方法选取分类性能以及多样性最好的马氏距离、支持向量机（SVM）和最大似然等3种分类器作为子分类器，自定义规则对简单投票法、最大概率类别法以及模糊积分法进行组合，并以山西怀仁县为研究区，对基于航摄数字正射影像进行分类。结果表明，与单个子分类器中精度最高的SVM分类相比，基于多分类器组合的遥感影像分类总体分类精度提高了12%，Kappa系数提高了0.12，该方法是一种有效的分类方法。