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基于形态学的空间信息和光谱信息SVM影像分类
被引量：
4
1
作者
王晓玲
杜培军
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2012年第12期18-22,共5页
提出一种基于数学形态学的空间信息和光谱信息集成的影像分类方法,并分析该方法相对于单纯基于像元光谱特征的分类方法所具有的优势。对ROSIS高分辨率高光谱影像、北京中关村地区OMIS高光谱遥感影像两组数据进行SVM分类验证,试验表明,...
提出一种基于数学形态学的空间信息和光谱信息集成的影像分类方法,并分析该方法相对于单纯基于像元光谱特征的分类方法所具有的优势。对ROSIS高分辨率高光谱影像、北京中关村地区OMIS高光谱遥感影像两组数据进行SVM分类验证,试验表明,基于空间信息和光谱信息的分类技术能产生较好的分类结果。
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关键词
数学形态学
SVM
影像分类
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职称材料
题名
基于形态学的空间信息和光谱信息SVM影像分类
被引量：
4
1
作者
王晓玲
杜培军
机构
山西省测绘地理信息局基础测绘处
南京大学
地理
与海洋科学学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2012年第12期18-22,共5页
文摘
提出一种基于数学形态学的空间信息和光谱信息集成的影像分类方法,并分析该方法相对于单纯基于像元光谱特征的分类方法所具有的优势。对ROSIS高分辨率高光谱影像、北京中关村地区OMIS高光谱遥感影像两组数据进行SVM分类验证,试验表明,基于空间信息和光谱信息的分类技术能产生较好的分类结果。
关键词
数学形态学
SVM
影像分类
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于形态学的空间信息和光谱信息SVM影像分类
王晓玲
杜培军
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2012
4
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