基于S~3VM模型的高光谱遥感影像分类

文献类型: 中文期刊

第一作者: 魏立飞

作者: 魏立飞;俸秀强;李丹丹;牟紫薇

作者机构:

关键词: 高光谱遥感影像;S3VM模型;未标记样本,半监督分类

期刊名称: 测绘通报

ISSN: 0494-0911

年卷期: 2017 年 12 期

页码: 43-47

收录情况: 北大核心 ; CSCD

摘要: 针对传统的高光谱遥感影像分类受限于训练样本的个数,难以取得较好分类结果的不足,提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机(S3VM)模型的高光谱遥感影像分类方法。该算法在半监督支持向量机的体系上加入未标记样本来辅助构建核矩阵,从而获得更优异的分类器,在小样本的基础上提高分类精度。试验结果表明,本文方法的分类精度好于传统方法,并且稳定性良好。

分类号: P237

  • 相关文献

[1]基于高光谱遥感影像的大气纠正:用AVIRIS数据评价大气纠正模块FLAASH. 宋晓宇,王纪华,刘良云,黄文江,赵春江. 2005

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