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基于多特征核的高光谱遥感影像分类方法
1
作者
张鹏
解雷芳
+2 位作者
郭博雷
张健秀
王勇
《长江信息通信》
2024年第2期53-55,共3页
支持向量机(SVM)的核函数选取是制约其分类性能的重要因素,而当前的核函数大多以光谱距离作为构核元素,而忽略了光谱角度这一光谱特征。文章提出一种均衡化光谱距离与光谱角多特征组合核(ESAD)的SVM分类器,对2003年意大利帕维亚大学的RO...
支持向量机(SVM)的核函数选取是制约其分类性能的重要因素,而当前的核函数大多以光谱距离作为构核元素,而忽略了光谱角度这一光谱特征。文章提出一种均衡化光谱距离与光谱角多特征组合核(ESAD)的SVM分类器,对2003年意大利帕维亚大学的ROSIS高光谱数据作分类处理,并对影像的分类精度作评价分析。实验结果表明:ESAD核SVM整体分类精度相较于光谱距离核SVM和光谱角核SVM分别提升8.88%和11.03%,分类精度理想,一定程度上抑制了“同谱异物”现象。
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关键词
高光谱遥感
支持向量机
光谱角
分类
核函数
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职称材料
题名
基于多特征核的高光谱遥感影像分类方法
1
作者
张鹏
解雷芳
郭博雷
张健秀
王勇
机构
中国电子科技集团公司第二十七研究所
出处
《长江信息通信》
2024年第2期53-55,共3页
文摘
支持向量机(SVM)的核函数选取是制约其分类性能的重要因素,而当前的核函数大多以光谱距离作为构核元素,而忽略了光谱角度这一光谱特征。文章提出一种均衡化光谱距离与光谱角多特征组合核(ESAD)的SVM分类器,对2003年意大利帕维亚大学的ROSIS高光谱数据作分类处理,并对影像的分类精度作评价分析。实验结果表明:ESAD核SVM整体分类精度相较于光谱距离核SVM和光谱角核SVM分别提升8.88%和11.03%,分类精度理想,一定程度上抑制了“同谱异物”现象。
关键词
高光谱遥感
支持向量机
光谱角
分类
核函数
Keywords
Hyperspectral Remote Sensing
Support Vector Machine
spectral angle
classification
kernel function
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多特征核的高光谱遥感影像分类方法
张鹏
解雷芳
郭博雷
张健秀
王勇
《长江信息通信》
2024
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