一种基于支持向量机和主成分分析的多光谱图像的分类方法

• 作者: 王怀彬 马京华
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多光谱图像 支持向量机 主成分分析
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 页码范围: 55-57,61
• 页数: 4页
• 分类号: TU352.110.4
• 字数: 2582字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2008.06.015

摘要

多光谱图像分类方面,由于普通的SVM方法没有考虑多光谱图像具有高维度和冗余的特点,因此难以实现令人满意的分类精度.本文提出了一种基于SVM和主成分分析相结合的多光谱的图像分类方法.并用5幅6波段两类地形的多光谱图像进行实验.实验结果表明,这种分类方法与普通的SVM方法相比提高了多光谱图像的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王怀彬	天津理工大学计算机科学与技术学院	41	139	7.0	10.0
2	马京华	天津理工大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0