基于多分类器集成的煤矿区土地利用遥感分类

陈绍杰^1,2，李光丽¹，张伟¹，曹文¹

1. 中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室2. 龙岩学院资源工程学院

摘 要：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.

关键词：煤矿区;土地利用分类;遥感;多分类器集成;