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基于SVM不同核函数的多源遥感影像分类研究
引用本文:王双亭,艾泽天,都伟冰,康敏.基于SVM不同核函数的多源遥感影像分类研究[J].河南理工大学学报(自然科学版),2011,30(3):304-309.
作者姓名:王双亭  艾泽天  都伟冰  康敏
作者单位:河南理工大学测绘与国土信息学院,河南焦作,454000
基金项目:国家重点基础研究发展计划项目
摘    要:选取同地区同时相的多光谱和高光谱影像,在实验样本和验证样本相同的情况下,采用SVM分类算法中4种不同的核函数,对2种影像进行分类实验.结果表明,对于多光谱影像,RBF核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于高光谱影像,Linear核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于同地区相同分辨率的遥感图像,在分类条件相同的情况下,多光谱影像的分类精度和高光谱的分类精度相近.

关 键 词:SVM  核函数  多源遥感影像分类

Research on multi-source remote sensing image classification based on SVM different kernel functions
WANG Shuang-ting,AI Ze-tian,DOU Wei-bing,KANG Min.Research on multi-source remote sensing image classification based on SVM different kernel functions[J].JOURNAL OF HENAN POLYTECHNIC UNIVERSITY,2011,30(3):304-309.
Authors:WANG Shuang-ting  AI Ze-tian  DOU Wei-bing  KANG Min
Affiliation:(School of Surveying and Land information Engineering,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000,Henan,China)
Abstract:The paper uses multi-spectral image and hyperspectral image of the same time in the same area as the research target,and employs four different kernel functions of SVM classification algorithm to make experiments between these two images based on the prem
Keywords:support vector machine  kernel function  multi-source RS image
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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