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多核学习算法及其在高光谱图像分类中的应用研究进展

文献类型： 中文期刊

作者： 李广洋 1 ; 寇卫利 1 ; 陈帮乾 2 ; 代飞 1 ; 强振平 1 ; 吴超 1 ;

作者机构： 1.西南林业大学大数据与智能工程学院

2.中国热带农业科学院橡胶研究所/农业农村部儋州热带作物科学观测实验站

关键词： 支持向量机;多核学习算法;遥感;高光谱;图像分类;核函数;多视图;特征融合

期刊名称： 地球信息科学学报

ISSN： 1560-8999

年卷期： 2021 年 003 期

页码： 492-504

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 多核学习算法在高光谱图像分类领域占据着十分重要的地位。与灰度图像、全色图像和多光谱图像等相比,高光谱图像因具有很强的分类识别能力等多方面优势而被广泛应用。为进一步提高高光谱图像的分类精度,促进多核学习算法在高光谱图像分类中的应用,本文对多核学习算法及其在高光谱图像分类中的应用进行了总结。首先在回顾核方法的基础上阐述了多核学习框架,其次对多核学习核函数组合方法进行综述,随后根据求解多核学习组合系数方法的不同将多核学习分为两类:固定规则的多核学习算法和基于优化的多核学习算法,并对两类多核学习算法在高光谱图像分类中的应用进行综述,总结各类算法在高光谱图像分类的应用进展。同时,为了便于研究者对多核学习算法及其在高光谱图像分类问题中的应用研究,本文对常用核函数和高光谱图像数据集进行了整理归纳。最后,讨论了多核学习算法在高光谱图像分类研究方面的不足,并对未来研究方向进行了展望,以期为该领域的研究和应用提供参考。

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