本文關(guān)鍵詞：高維遙感圖像的快速分類算法　出處：《測(cè)繪科學(xué)》2016年08期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 支持向量機(jī)SVM k均值二叉樹(shù) 圖像分類 高維數(shù)據(jù)

【摘要】：為了實(shí)現(xiàn)對(duì)高維遙感圖像的快速準(zhǔn)確分類,提出了一種基于k均值二叉樹(shù)支持向量機(jī)(SVM)的分類方法。該方法通過(guò)對(duì)選取的訓(xùn)練樣本進(jìn)行k均值聚類,生成支持向量機(jī)分類二叉樹(shù),作為確定最佳分類順序的依據(jù),以降低分類過(guò)程中的誤差累積并提高整體分類精度,而且可緩解由樣本數(shù)量不均衡導(dǎo)致的分類誤差。該方法可在不進(jìn)行降維處理的情況下,對(duì)高維遙感圖像進(jìn)行快速準(zhǔn)確分類。測(cè)試結(jié)果表明,其分類速度和分類精度都優(yōu)于傳統(tǒng)的支持向量機(jī)分類結(jié)果。
[Abstract]:In order to realize the rapid and accurate classification of high dimensional remote sensing image, we propose a support vector machine based on K value of two binary tree (SVM) classification method. The method used K clustering to the selection of training samples, generating support vector machine classification of two binary tree, as to determine the optimal classification according to the order. To reduce the error accumulation in the classification process and improve the overall classification accuracy, but also reduce the classification error by the number of samples is not balanced result. This method can reduce the dimension in the case of fast and accurate classification of high dimensional remote sensing image. Experimental results show that the classification speed and classification accuracy is better than the traditional support vector machine classification results.

【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)測(cè)繪與地理科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41201454) 遼寧省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(201410147047)
【分類號(hào)】：TP751
【正文快照】： 0引言隨著衛(wèi)星傳感器技術(shù)的發(fā)展,遙感數(shù)據(jù)的光譜分辨率和時(shí)間分辨率越來(lái)越高。目前高光譜衛(wèi)星遙感(如EO-1Hyperion)的光譜分辨率可達(dá)10nm,包含幾百個(gè)成像波段。時(shí)間分辨率較高的衛(wèi)星傳感器,如AVHRR和MODIS等可以每天獲取覆蓋全球的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),而靜止氣象衛(wèi)星的時(shí)間分辨率甚至可

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