基于改进的最小二乘支持向量机的高光谱遥感图像分类

• 作者: 乔蕾 赵春晖
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 光谱角 高光谱遥感分类
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 现代电子技术
• 页码范围: 44-47,52
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.2
• 字数: 2498字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-671X.2008.01.012

摘要

支持向量机因其适用高维特征、小样本与不确定性问题的优越性,是一种极具潜力的高光谱遥感分类方法.核函数是支持向量机的核心,核函数分为局部核函数与全局核函数两大类,不同的核函数将产生不同的分类效果.核函数也是支持向量机理论中比较难理解的一部分.在基本核函数中引入光谱匹配识别中的典型方法--光谱角度匹配法(SAM法),兼顾到光谱亮度与光谱向量方向的距离测度,结合最小二乘支持向量机,通过与传统SVM分类方法的比较,证明这种方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春晖	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	364	3419	27.0	39.0
2	乔蕾	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	1	22	1.0	1.0