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卷积3642023
东方环境日第三版绿色实验室求得持续开发之法JOE3 |
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文章号 | 0400 | |
页数 | 7 | |
段内 | 绿色技术和可持续发展 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202336404001 | |
在线发布 | 2023年1月23日 |
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36404001 (2023)
快速鸟卫星图像分类机器学习技巧:用决策树法绘制城市环境
一号遥感地理信息系统应用地球科学与环境实验室科技学院,摩洛哥贝尼梅拉尔
2生物过程生物界面实验室,理工学院,摩洛哥贝尼梅拉尔
*对应作者 :o.ameslek@usms.ma
分类是处理严重影响结果质量的卫星图像的关键阶段。文献中为图像分类提出了各种方法建议它们在基本原则上呈现许多差异,因而在所获结果的质量上也呈现许多差异。因此,研究不同的分类方法似乎至关重要。使用传统方法对卫星图像分类可用多种方式使用不同的算法算法可划分为两大类:监督型和非监督型决策树反向是一个机器学习工具简单理解和解释为特征的简单模型这项工作的目的首先是用决策树法分类高分辨率Quickbird卫星图像并比较传统分类算法以评价效率方法分两个主要阶段:分类和评价结果二级基于计算从混淆矩阵推导出的若干统计指数:统计参数Kapapa和总精度系数
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