基于AdaBoost改进随机森林和SVM的极化SAR地物分类

张政; 李世强

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基于AdaBoost改进随机森林和SVM的极化SAR地物分类

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为提升极化合成孔径雷达(SAR)地物分类精度,提出一种基于AdaBoost改进型随机森林和支持向量机(SVM)结合的二级分类结构。首先将AdaBoost改进型随机森林作为初级分类器,该分类器能根据决策树的分类能力赋予权重,分类能力越强则权重越高,从而提升初级分类精度。初级分类器还能评估输入特征的重要性,获得重要性排名。根据重要性排名进行特征筛选,用筛选后的特征训练SVM分类器,获取二级分类结果。最后利用邻域投票法将两级分类结果融合。AIRSAR极化数据对比实验表明,该分类结构可有效提升极化SAR地物分类精度。

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来源
《中国科学院大学学报》 |2022年第6期|776-782|共7页
作者
张政; 李世强;
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作者单位

中国科学院空天信息创新研究院;

中国科学院大学电子电气与通信工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像解释、判读;
关键词
极化SAR; ADABOOST; 改进随机森林; 二级分类器; 地物分类;

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