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Mixed KPCA结合纹理特征的SVM盐碱土信息提取
被引量：
2
1
作者
崔林林
罗毅
+1 位作者
包安明
李春轩
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第27期211-216,共6页
核函数是核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)的核心,目前使用的核函数都是单一核函数。尝试通过将光谱角径向基核函数(Spectral Angle Radial Basis Function,SA-RBF)与RBF组合形成混合核函数。在研究中,利用基于...
核函数是核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)的核心,目前使用的核函数都是单一核函数。尝试通过将光谱角径向基核函数(Spectral Angle Radial Basis Function,SA-RBF)与RBF组合形成混合核函数。在研究中,利用基于该混合核函数的KPCA进行特征提取,将其光谱特征波段和纹理特征相结合用于盐碱土的SVM分类,将分类结果与其他SVM分类进行比较,结果表明:该方法优于其他SVM方法,能有效提取玛纳斯河流域绿洲区的盐碱土专题信息,分类精度是89.000%,kappa系数是0.876。
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关键词
混合核主成分分析
纹理特征
分析
支持向量机
盐碱土
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职称材料
题名
Mixed KPCA结合纹理特征的SVM盐碱土信息提取
被引量：
2
1
作者
崔林林
罗毅
包安明
李春轩
机构
中国科学院新疆生态与地理研究所
中国科学院研究生院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第27期211-216,共6页
基金
中国科学院"百人计划"项目(No.KZXC2-YW-BR-12)
科技部全球变化研究重大科学研究计划项目(No.2010CB951002)
文摘
核函数是核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)的核心,目前使用的核函数都是单一核函数。尝试通过将光谱角径向基核函数(Spectral Angle Radial Basis Function,SA-RBF)与RBF组合形成混合核函数。在研究中,利用基于该混合核函数的KPCA进行特征提取,将其光谱特征波段和纹理特征相结合用于盐碱土的SVM分类,将分类结果与其他SVM分类进行比较,结果表明:该方法优于其他SVM方法,能有效提取玛纳斯河流域绿洲区的盐碱土专题信息,分类精度是89.000%,kappa系数是0.876。
关键词
混合核主成分分析
纹理特征
分析
支持向量机
盐碱土
Keywords
Mixed Kernel Principal Component Analysis
salt-affected soil texture features analysis
Support Vector Machine （SVM）
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Mixed KPCA结合纹理特征的SVM盐碱土信息提取
崔林林
罗毅
包安明
李春轩
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
2
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参考文献
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