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最优代表向量法及其在冰川分类中的应用
1
作者
曾溢良
张胜
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期1067-1071,共5页
针对同物异谱现象以及分类过程中样本代表性差、人工参数设置等原因导致高光谱遥感影像分类精度差的问题,提出了一种样本集优化的最优代表向量分类法,对感兴趣区中的样本进行密度峰值聚类提纯,并对每类地物提纯后样本的均值向量集进行...
针对同物异谱现象以及分类过程中样本代表性差、人工参数设置等原因导致高光谱遥感影像分类精度差的问题,提出了一种样本集优化的最优代表向量分类法,对感兴趣区中的样本进行密度峰值聚类提纯,并对每类地物提纯后样本的均值向量集进行隶属度聚类择优,获取最优代表向量集作为该类地物的中心向量,最终依据距离准则进行分类.通过对比实验验证,本文算法总体分类精度高于90%,表明最优代表向量分类法能够有效消除样本差异性的影响,提高冰川分类精度.
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关键词
高光谱遥感
图像分类
最优代表向量
密度峰值聚类
冰川分类
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职称材料
题名
最优代表向量法及其在冰川分类中的应用
1
作者
曾溢良
张胜
机构
北京科技大学自动化学院
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期1067-1071,共5页
基金
高分辨率对地观测系统重大专项基金资助项目
"十三五"武器装备预研领域基金资助项目
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(FRF-TP-15-117A1)
中国博士后科学基金资助项目(2016M600922)
文摘
针对同物异谱现象以及分类过程中样本代表性差、人工参数设置等原因导致高光谱遥感影像分类精度差的问题,提出了一种样本集优化的最优代表向量分类法,对感兴趣区中的样本进行密度峰值聚类提纯,并对每类地物提纯后样本的均值向量集进行隶属度聚类择优,获取最优代表向量集作为该类地物的中心向量,最终依据距离准则进行分类.通过对比实验验证,本文算法总体分类精度高于90%,表明最优代表向量分类法能够有效消除样本差异性的影响,提高冰川分类精度.
关键词
高光谱遥感
图像分类
最优代表向量
密度峰值聚类
冰川分类
Keywords
hyperspeetral remote sensing
image classification
optimal representative vector
density peak elustering
glacier classification
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
最优代表向量法及其在冰川分类中的应用
曾溢良
张胜
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
0
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