基于多分類器集成的土地覆蓋分類及預(yù)測(cè)研究

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摘要：【目的】為發(fā)揮不同單分類器各自的優(yōu)勢(shì)進(jìn)而采用集成學(xué)習(xí)方式提高土地覆蓋分類精度，據(jù)此比較不同土地覆蓋變化模擬模型性能從而執(zhí)行最優(yōu)的土地覆蓋變化預(yù)測(cè)，為土地資源合理開發(fā)與利用決策制定提供參考?！痉椒ā炕谀暇┦薪瓕巺^(qū)2000、2010和2020年的Landsat TM/OLI影像，結(jié)合研究區(qū)實(shí)際定義了水體、建筑、林地、草地、耕地和未利用地等6種土地覆蓋分類體系，在測(cè)試了最大似然法、馬氏距離法、最小距離法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等基分類器性能基礎(chǔ)上，采用隨機(jī)森林和證據(jù)理論2種不同的集成學(xué)習(xí)方法對(duì)5種基分類器的分類結(jié)果進(jìn)行集成，比較了集成性能后構(gòu)建了最終的土地覆蓋分類結(jié)果。（剩余28867字）