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Evidential Reasoning Based Classifier Combination for an Optimal Remote Sensing Image Classification

机译:基于证据推理的分类器组合用于最优遥感图像分类

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摘要

The workpresented here addresses the problem of the enhancement of the remote sensing image classification. For that, an evidential reasoning based classifier combination method is proposed. The originality of the work lies in the fact that the method treats the outputs of the classifiers by completely ignoring the internal characteristics of the latter. The method is thus general and applicable to any type of classifier. It cumulates the advantages of each classifier without cumulating the disadvantages of them. It overcomes the disadvantages of the remote sensing image classification methods developed in the literature. Thus, it constitutes a powerful tool for several remote sensing image processing applications.
机译:这里介绍的工作解决了增强遥感图像分类的问题。为此,提出了一种基于证据推理的分类器组合方法。这项工作的独创性在于,该方法通过完全忽略分类器的内部特征来处理分类器的输出。因此,该方法是通用的,并且适用于任何类型的分类器。它累积了每个分类器的优点,而没有累积它们的缺点。它克服了文献中开发的遥感图像分类方法的缺点。因此,它构成了用于几种遥感图像处理应用程序的强大工具。

著录项

  • 来源
    《》|2006年|P.337-342|共6页
  • 会议地点
  • 作者

    Chitroub; S.;

  • 作者单位
  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类 工业技术;
  • 关键词

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