基于多示例学习方法的遥感影像分类研究

"基于多示例学习方法的遥感影像分类" 本文主要介绍基于多示例学习方法的遥感影像分类，通过人为选择噪声强烈的训练样本，将Iterated-APR、MI-SVM、mi-Graph等多示例学习方法用于QuickBird、ALOS及ASTER等卫星影像的像素级分类。该方法能从噪声强烈的训练样本中学到性能优良的分类器，遥感影像分类精度较好，具有广泛的应用前景。 多示例学习方法是机器学习领域中的一种技术，通过选择多个示例来学习分类模型。在遥感影像分类中，多示例学习方法可以用于处理噪声强烈的训练样本，提高分类的准确性。Iterated-APR、MI-SVM、mi-Graph等方法都是基于多示例学习的方法，它们可以从噪声强烈的训练样本中学到性能优良的分类器。 Iterated-APR方法是基于迭代的多示例学习方法，该方法可以逐步地从噪声强烈的训练样本中学到分类模型。MI-SVM方法是基于支持向量机的多示例学习方法，该方法可以学习到性能优良的分类器。mi-Graph方法是基于图论的多示例学习方法，该方法可以学习到性能优良的分类器。 在遥感影像分类中，多示例学习方法可以用于处理不同类型的遥感影像，如QuickBird、ALOS及ASTER等卫星影像。这些卫星影像具有不同的空间分辨率和光谱分辨率，多示例学习方法可以学习到性能优良的分类器，提高遥感影像分类的准确性。 本文的实验结果表明，多示例学习方法可以从噪声强烈的训练样本中学到性能优良的分类器，遥感影像分类精度较好，具有广泛的应用前景。在遥感图像处理与应用、机器学习、资源环境遥感与信息系统等领域，多示例学习方法可以广泛应用于遥感影像分类、目标检测、图像分割等方面。 本文的研究结果表明，基于多示例学习方法的遥感影像分类可以提高遥感影像分类的准确性，具有广泛的应用前景。在遥感图像处理与应用、机器学习、资源环境遥感与信息系统等领域，多示例学习方法可以广泛应用于遥感影像分类、目标检测、图像分割等方面。