多种分类器在华北地区土地覆盖遥感分类中的性能评价

被引：12

作者：

刘勇洪

牛铮

徐永明

李向军

机构：

[1] 中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室北京,北京,北京,北京

来源：

中国科学院研究生院学报 | 2005年 / 06期

基金：

中国科学院知识创新工程重大项目;

关键词：

MODIS250m; 土地覆盖分类; 最大似然法; Parzen窗; CART决策树; BP神经网络; FuzzyARTMAP神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP79 [遥感技术的应用];

学科分类号：

摘要：

应用MODIS 250m分辨率遥感影像对中国华北地区分别采用最大似然法、Parzen窗、CART决策树、BP神经网络F、uzzy ARTMAP神经网络等5种分类方法进行区域尺度上土地覆盖制图的比较试验.结果表明:（1）Parzen窗法分类性能最优,CART和BP其次,Fuzzy ARTMAP表现较差.（2）CART决策树具有较好鲁棒性,但缺点是样本代价较大;BP神经网络分类器能达到较高精度,但缺点是需较高质量的样本、网络结构参数难以确定,造成其稳健性较差;FuzzyARTMAP则未能表现出理想结果.（3）训练样本数量差异造成:最大似然法的分类精度差异值低于5%;Parzen窗法和Fuzzy ARTMAP差异为5%10%;CART和BP差异在10%以上.

引用

页码：68 / 76

页数：9

共 18 条

[1]

中国陆地净生态系统生产力遥感模型研究.[D].王军邦.浙江大学.2004, 01

[2] 基于MODIS遥感数据的宏观土地覆盖特征分类方法与精度分析研究 [J].