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Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2012 ，48 （33） 9 多特征和多分类器组合的湿地遥感影像分类 李 畅，刘鹏程 LI Chang, LIU Pengcheng 华中师范大学 城市与环境科学学院，武汉 430079 College of Urban and Environmental Science, Huazhong Normal University, Wuhan 430079, China LI Chang, LIU Pengcheng. Wetland remote sensing image classification method based on multi-feature selec- tion and multi-classifiers combination. Computer Engineering and Applications, 2012, 48 （33 ）：9-13. Abstract ：Taking features of wetland ’s remote sensing image into account, typical feature selection is discussed. The independent component, texture, lake clarity, NDWI, GVI and WI of wetland image are extracted. The classifi- ers of minimum Euclidean distance, spectral angle mapper, Bayes and supporting vector machine are trained by sam- ple respectively. Weights of every classifier are given by confusion matrices, and whether the sample meets normal distribution is tested. Multi-classifiers combination based on decision network is generated by weights and hypothe- sis test result. The experimental results show presented method has better performance and higher accuracy than tra- ditional single-classifier method. Key words ：wetland classification; feature selection; multi-classifiers combination 摘 要：为了适应湿地遥感影像分类，选择了湿地影像的典型特征，提出了一种组合多分类器的湿地遥感分类 方法。提取湿地遥感影像的独立分量、纹理、湖泊透明度、归一化水体指数、绿度指数和湿度分量特征；选择样 本对最小欧氏距离、光谱夹角填图、贝叶斯和支持向量机分类器进行训练学习。根据各分类器的混淆矩阵对 其赋权值，检验样本是否满足正态分布；根据权值和假设检验结果构建组合分类器决策网络。实验表明该方 法较传统湿地分类方法具有更好的性能和更高的精度。 关键词：湿地分类；特征选择；多分类器组合 文献标识码：A 中图分类号：TP751 ；P237 doi ：10.3778/j.issn. 1002-8331.1203-0208 1 引言 地之间的湿地，如滩涂、沼泽地和水田等上述方法未 湿地自然生态系统与森林、海洋并列为世界三 加考虑。而且，上述不同类型湿地间的光谱特征差 [1] 异小，光谱极为相似，容易产生“同谱异物”和“同物 大生态系统被誉为“地球之肾”。遥感对地观测技 术，是从空中（或宇宙空间）对地球进行观测的技术， 异谱”现象。由于湿地对象的特殊性导致不同湿地 [2] 类型相互之间区分难度较大，所以需要研究针对湿 包括大气空间及地球体 。利用卫星遥感技术对大 面积湿地资源及其生