| 基于SVM的遥感图像自动分类研究 |
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| 引用本文： | 王养廷.基于SVM的遥感图像自动分类研究[J].计算机仿真,2013,30(6). |
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| 作者姓名： | 王养廷 |
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| 作者单位： | 华北科技学院计算杌学院,河北廊坊,065201 |
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| 摘 要： | 遥感图像具有信息大、灰度级大等特点,传统简单组合特征出现特征冗余、维数高等缺陷,造成图像分类精度差.为提高分类的准确性,提出一种多目标优化人工蜂群算法的遥感图像自动分类算法(ABC-SVM).首先提取遥感图像的颜色、纹理特征,然后采用人工蜂群算法对特征进行选择和优化,最后采用支持向量机对优化特征进行训练,建立遥感图像自动分类模型.仿真结果表明,ABC-SVM克服了传统组合特征算法的缺陷,提高了遥感图像分类准确率,加快分类速度,可以满足遥感图像分类的实时性要求.
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| 关 键 词： | 遥感图像 人工蜂群算法 支持向量规 偏好区域 |
Remote Sensing Image Automatic Classification with Support Vector Machine |
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| WANG Yang-ting.Remote Sensing Image Automatic Classification with Support Vector Machine[J].Computer Simulation,2013,30(6). |
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| Authors: | WANG Yang-ting |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Remote sensing image Artificial bee colony (ABC) algorithm Support vector machine (SVM) Preference region |
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