SVM加权学习下的机载LiDAR数据多元分类研究

• 作者: 刘丽娟 刘荣 吴军 郭宁
• 来源期刊: 武汉大学学报（信息科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: LiDAR分类 支持向量机 监督分类
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1-5
• 分类号: P237.4
• 语种: 中文

摘要

基于支持向量机统计学习分类过程中不同特征对分类结果贡献存在差异的问题,提出了支持向量机加权学习下的训练、分类新方法,以实现对城区机载LiDAR数据多元分类(地面、树木、建筑),并对特征矢量加权归一化、特征权重计算以及该方式下多元分类策略的建立进行了讨论,实验证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴军	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	26	143	6.0	11.0
2	刘荣	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	5	45	4.0	5.0
3	郭宁	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	1	13	1.0	1.0
4	刘丽娟	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	1	13	1.0	1.0