李光丽
- 作品数：4 被引量：23H指数：2
- 供职机构：中国矿业大学环境与测绘学院国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划教育部“新世纪优秀人才支持计划”国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多源遥感影像土地覆盖分类结果一致性评价与集成应用被引量：12
- 2009年
- 针对多源遥感影像土地覆盖分类结果一致性与分类精度改进的要求,对两组中等空间分辨率的光学影像进行土地覆盖分类,以支持向量机分类结果为基础,采用Kappa统计量、双错误测量、Q统计量、相同错误率从不同角度评价了不同分类结果的一致性。实验表明,多源遥感数据分类结果总体上常规一致性程度较好,二值先验一致性程度尚可,错误一致性程度较小;不同土地覆盖类别的一致性程度并不相同,有的类别甚至出现不一致现象。提出组合法和替换法两种策略以综合数据优点、实现多传感器数据集成应用,能够有效提高分类精度。
- 李光丽杜培军王小美袁林山
- 关键词：土地覆盖分类支持向量机KAPPA统计量Q统计量
- 高光谱遥感影像支持向量机分类中噪声影响的研究被引量：1
- 2011年
- 为了验证噪声对支持向量机分类器性能的影响,对"SVM可以有效用于含噪声和不确定性数据"这一观点进行定量分析评价,采用国产OMISII传感器获得的高光谱遥感数据进行了试验,为了更好地比较SVM分类器的抗噪性,先对原始数据进行支持向量机分类,然后在高光谱遥感影像中人为添加不同比例的椒盐噪声和条带噪声,然后进行支持向量机分类,并与传统的光谱角制图和最小距离分类算法进行比较。结果表明支持向量机具有明显的抗噪性,其分类性能受噪声影响较小,是一种有效的高光谱遥感影像分类器。
- 王小美逄云峰杜培军谭琨李光丽
- 关键词：高光谱遥感支持向量机噪声
- 基于多分类器集成的煤矿区土地利用遥感分类被引量：10
- 2011年
- 针对不同分类器在遥感影像分类中的应用效果,将模式识别领域的研究热点———多分类器集成,引入煤矿区土地利用遥感分类.分别以国外Landsat ETM+和国产中巴地球资源卫星(CBERS)影像为数据源,按照煤矿区土地利用分类的特点和需求,构建由支持向量机、径向基神经网络、最大似然分类器、最小距离(马氏距离)分类器、J48决策树等组成的分类器集合,基于Double Fault,WCEC,Kappa等差异性测量指标选择成员分类器,利用Bagging,Boosting、加权投票法、分类器动态选择法、分层组合分类器等分类器集成方法实现组合成员分类器输出,获得集成不同分类器优势的分类结果.试验表明:多分类器集成能够有效地提高土地利用分类精度,在煤矿区土地动态监测和生态环境分析领域具有广泛应用前景.
- 陈绍杰李光丽张伟曹文
- 关键词：煤矿区土地利用分类遥感多分类器集成
- 多源遥感影像土地覆盖分类的一致性分析与应用研究
- 为了分析多源遥感影像土地覆盖分类的一致性，以徐州市为研究区域，采用两组中等空间分辨率的光学影像进行土地覆盖分类，通过最大似然法，支持向量机和决策树三种分类方法比较，最终支持向量机分类结果用于一致性分析。文中采用Kappa...
- 李光丽杜培军
- 关键词：支持向量机多源遥感影像
- 文献传递
