| 基于交叉验证的遥感影像精细分类研究 |
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| 引用本文： | 张俊前,王文进. 基于交叉验证的遥感影像精细分类研究[J]. 城市勘测, 2016, 0(2). DOI: 10.3969/j.issn.1672-8262.2016.02.024 |
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| 作者姓名： | 张俊前 王文进 |
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| 作者单位： | 1. 重庆市勘测院,重庆,400020;2. 重庆建筑工程职业学院,重庆,400072 |
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| 基金项目： | 住房城乡建设部2015年科学技术项目(2015-K8-009) |
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| 摘 要： | 随着遥感技术的发展,多光谱和高分辨率遥感已成为重要发展趋势。这对分类方法提出更高要求,也增加了难度,特别在精细分类实践应用中,相似地物间性状差异较小,同物异谱、同谱异物现象普遍存在。本文以美国印第安纳州地区高光谱影像(AVIRIS影像)和武汉九峰地区高分辨率影像(Quickbird影像)为研究对象,利用交叉验证的方法进行参数估计,分别采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和留一验证法(Leave-One-Out Cross Validation,LOOCV)对影像进行分类,并根据实地调查数据估计精度,实验结果显示出该方法有较高精度和良好效果。
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| 关 键 词： | 高光谱 高分辨率 SVM LOOCV 交叉验证 |
The Research of Remote Sensing Image Fine Classification Based on Cross Validation |
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| Zhang Junqian,Wang Wenjin. The Research of Remote Sensing Image Fine Classification Based on Cross Validation[J]. Urban Geotechnical Investigation & Surveying, 2016, 0(2). DOI: 10.3969/j.issn.1672-8262.2016.02.024 |
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| Authors: | Zhang Junqian Wang Wenjin |
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