基于合成核支持向量机的高光谱土地覆盖分类

• 作者: 尚坤 李培军 程涛
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高光谱 合成核 支持向量机 图像分类
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 109-114
• 页数: 6页
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于合成核支持向量机的高光谱数据分类方法.该方法首先对高光谱数据进行分组,对得到的不同数据组分别运用支持向量机方法进行分类参数的优化,然后组合不同的核函数来综合不同的数据组,得到最终的分类结果.利用华盛顿地区HYDICE高光谱数据对所提出的方法进行评价和验证,结果表明,基于合成核支持向量机的高光谱图像分类,可获得比传统支持向量机更高的分类精度.