23、土地利用与覆盖分类及人类行为识别技术解析

土地利用与覆盖分类及人类行为识别技术解析

在当今的科技领域，土地利用与覆盖分类（LULC）以及人类行为识别技术都有着至关重要的地位。前者有助于我们更好地了解地球表面的变化，而后者则在安全、金融等多个领域发挥着关键作用。

土地利用与覆盖分类系统

LULC分类系统旨在通过图像融合技术提升图像分类的效果。LISS IV图像包含众多细节，为了更深入地探索这些细节，需要增强输入图像。所提出的方法通过图像融合技术满足了这一目标。

1. 实验结果验证
   • 对融合结果采用多种指标进行评估，对分类结果则运用多种分类指标进行衡量。实验结果证明了该系统的有效性。
   • 特征提取和特征选择也得到了高效执行，评估参数比预期更为理想，该系统的表现优于许多现有方法。未来，该系统还可在不同卫星所感测的其他土地覆盖区域进行测试。
2. 分类器性能对比
   | 分类器 | 融合后UA | 融合后PA | 融合后UA | 总体准确率 |
   | — | — | — | — | — |
   | BP | 92.9 | 91.2 | 0.88 | 92 |
   | KNN | 89.0 | 79.0 | 0.83 | 91.3 |
   | 朴素贝叶斯 | 93.1 | 91 | 0.87 | 90 |
   | CCS | 94.6 | 96.4 | 0.88 | 92.3 |

从这个表格中可以看出，不同分类器在融合后的表现各有差异。CCS分类器在各项指标上都表现较为出色，尤其