【摘 要】
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为提高高光谱图像（HSI）分类精度,基于集成学习方法提出高光谱图像分类的层次集成学习新框架。采用两种集成学习策略：外部集成及内部集成。在外部集成阶段,构造多种高光谱图像的
【机 构】
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黑龙江工程学院电气与信息工程学院,哈尔滨工业大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金（F201322）
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为提高高光谱图像（HSI）分类精度,基于集成学习方法提出高光谱图像分类的层次集成学习新框架。采用两种集成学习策略：外部集成及内部集成。在外部集成阶段,构造多种高光谱图像的光谱和空间特征,使外部集成呈高度多样性,有利于提高分类精度;内部集成阶段,针对关联多特征集中的个体,Adaboost算法实现个体分类性能的提高。两组高光谱数据的实验结果表明,与原始的Adaboost和单分类器相比较,该方法在整体精度方面有更好的性能。
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