| 基于支持向量机的高光谱遥感图像分类 |
| |
| 引用本文： | 谭琨,杜培军.基于支持向量机的高光谱遥感图像分类[J].红外与毫米波学报,2008,27(2):123-128. |
| |
| 作者姓名： | 谭琨 杜培军 |
| |
| 作者单位： | 中国矿业大学,地理信息与遥感科学系,江苏,徐州,221116 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金
,
江苏省自然科学基金创新人才青年学术带头人资助项目
,
国家高技术研究发展计划(863计划) |
| |
| 摘 要： | 多数传统分类算法应用于高光谱分类都存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题.本文从支持向量机基本理论出发建立了一个基于支持向量机的高光谱分类器,并用国产OMIS传感器获得的北京中关村地区高光谱遥感数据进行试验,分析比较了各种SVM核函数进行高光谱分类的精度,以及网格搜寻的方法来确定C和愕闹?结果表明SVM进行高光谱分类时候径向基核函数的分类精度最高,是分类的首选.并且与神经网络径向基分类算法以及常用的最小距离分类算法进行比较,分类的精度远远高于SVM分类算法进行分类的结果.SVM方法在高光谱遥感分类领域能得到广泛的应用.
|
| 关 键 词： | 高光谱遥感 支持向量机 分类 |
| 文章编号： | 1001-9014(2008)02-0123-06 |
| 收稿时间： | 2007/3/12 |
| 修稿时间： | 2007年3月12日 |
HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING IMAGE CLASSIFICATION BASED ON SUPPORT VECTOR MACHINE |
| |
| TAN Kun,DU Pei-Jun.HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING IMAGE CLASSIFICATION BASED ON SUPPORT VECTOR MACHINE[J].Journal of Infrared and Millimeter Waves,2008,27(2):123-128. |
| |
| Authors: | TAN Kun DU Pei-Jun |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《红外与毫米波学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《红外与毫米波学报》下载全文 |
|
