基于SVM的多源遥感影像分类研究 Research on multi-source remote sensing image classification b

排行榜 收藏 打印 发给朋友 举报 来源: 《测绘科学》 发布者:cjk3d
热度36票 浏览6次 【共0条评论】【我要评论 时间:2008年12月23日 14:08
基于SVM的多源遥感影像分类研究

Research on multi-source remote sensing image classification based on SVM

本文通过分析单源遥感影像分类的现状和困难,以SAR和SPOT-5影像为实验数据,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论的多源遥感影像分类方法.研究结果表明,本文的方法能够有效地解决单源影像信息分类效果破碎的问题,正确识别地物,对高维输入向量具有高的推广能力,正确率达到94.97%,比多源影像的最大似然分类(Maximum Likelihood Classification,MLC)方法正确率更高.

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作 者: 贾萍 李海涛 林卉 顾海燕 韩颜顺 JIA Ping LI Hai-tao LIN Hui GU Hai-yan HAN Yan-shun  
作者单位:贾萍,JIA Ping(国土资源部信息中心,北京,100812)水利论文L'U&d ?9vr
李海涛,顾海燕,韩颜顺,LI Hai-tao,GU Hai-yan,HAN Yan-shun(中国测绘科学研究院摄影测量与遥感研究所,北京,100039)
r h)ix1b:Cb f0林卉,LIN Hui(徐州师范大学国土信息与测绘工程系,江苏,徐州221116) 
刊 名:测绘科学  ISTIC PKU
英文刊名:SCIENCE OF SURVEYING AND MAPPING 
年,卷(期):2008 33(4) 
分类号:TP75 
关键词:支持向量机   多源影像   最大似然分类   精度评价  
机标关键词:多源遥感影像分类研究image classification遥感影像分类正确率分类方法支持向量机最大似然影像信息实验数据高维输入分类效果多源影像识别能力量具理论 
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划) 
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