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摘要:
本文在SMACC法和PPI法端元提取基础上,得到高光谱遥感影像端元丰度图,之后用SVM法进行分类.通过分类结果精度来评价端元提取的优劣.实验结果表明,基于PPI的线性混合像元分解得到的丰度图用SVM分类效果最佳,分类的整体精度达87.59%,而基于SMACC法结合SVM分类的效果和直接应用SVM分类次之,分类的整体精度分别是83.84%和85.16%.
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广州市
高光谱影像端元提取算法研究与分析
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端元提取
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 高光谱遥感影像端元提取方法对比
来源期刊 现代测绘 学科 地球科学
关键词 高光谱 端元 支撑向量机(SVM)
年,卷(期) 2012,(4) 所属期刊栏目 理论研究
研究方向 页码范围 19-21
页数 3页 分类号 P237
字数 2681字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曾永年 中南大学地球科学与信息物理学院 87 1894 24.0 40.0
2 靳文凭 中南大学地球科学与信息物理学院 7 102 5.0 7.0
3 肖可可 中南大学地球科学与信息物理学院 3 5 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱
端元
支撑向量机(SVM)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代测绘
双月刊
1672-4097
32-1694/P
大16开
江苏省南京市北京西路75号
1978
chi
出版文献量(篇)
2052
总下载数(次)
3
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