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基于规则验证点的面向对象分类精度评价 [Early Posting]

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摘要

遥感图像分类是图像分析的重要组成部分,其中分类后精度评定是判定图像分类效果的主要依据。目前,分类后精度评定常采用随机验证点作为评定参数,容易造成评定的分类结果精度不高。本文提出基于规则验证点的面向对象分类精度评价方法,在使用支持向量机、CART决策树和K最近邻进行分类的基础上,分别采用基于规则验证点和随机验证点对分类结果进行精度评定。实验结果表明,本文提出的方法比传统的随机验证点得到的分类精度更高。三种分类方法在规则验证点下最优总体精度分别达到了87.92%、91.94%和94.63%,均优于随机验证点的精度评定结果。

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补充资料

DOI:10.3788/lop57.241102

作者单位:

    东华理工大学
    东华理工大学
    东华理工大学
    东华理工大学

引用该论文

龚循强,刘星雷,鲁铁定,刘丹. 基于规则验证点的面向对象分类精度评价[J].激光与光电子学进展,2020,57(24):241102.