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人工智能技术在遥感图像分类中的应用
引用本文:翁代云,杨莉.人工智能技术在遥感图像分类中的应用[J].计算机仿真,2012(6):240-243.
作者姓名:翁代云  杨莉
作者单位:重庆城市管理职业学院信息工程学院,重庆,401331
摘    要:研究遥感图像分类精度问题,遥感图像分类根据图像特征进行分类,然而其特征维数相当高且信息冗余严重,分类器不能降低特征维数,导致分类器计算量大,图像分类效率和正确率低。利用主成分分析(PCA)降维特征维数的优点,提出一种基于PCA-SVM的遥感图像分类方法。PCA-SVM算法首先采用LBP算子提取遥感图像特征,然后采用PCA对遥感图像特征进行降维处理,减少特征维数并消除特征冗余信息,获得对分类结果贡献大的特征,最后采用SVM进行遥感图像分类。仿真结果表明,PCA-SVM提高了遥感图像分类效率和正确率。

关 键 词:遥感图像分类  数据挖掘  图像特征

Application of Artificial Intelligence Technology in Remote Sensing Images Classification
WENG Dai-yun , YANG Li.Application of Artificial Intelligence Technology in Remote Sensing Images Classification[J].Computer Simulation,2012(6):240-243.
Authors:WENG Dai-yun  YANG Li
Affiliation:(Department of Information Engineering,Chongqing City Management College,Chongqing 401331,China)
Abstract:
Keywords:
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