基于模糊聚类 SVM 的混合像元分类方法

• 作者: 刘颖 李慧 毛云舸 赵成丽 黄娜
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 混合像元 Gustafson-Kessel 模糊聚类 支持向量机 遥感分类
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 763-768
• 页数: 6页
• 分类号: TP751
• 字数: 3139字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2014.04.25

摘要

针对遥感影像分类过程中混合像元难判别的问题，提出一种基于 Gustafson-Kessel 模糊聚类算法的支持向量机(SVM)分类模型。以 Gustafson-Kessel 算法优选训练样本方式提高支持向量机的分类性能。为验证其有效性，将该模型应用于森林覆盖类别分类，并与标准支持向量机模型分类结果对比。实验结果表明，该方法能提高支持向量机对混合像元划分的精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李慧	吉林财经大学管理科学与信息工程学院	5	29	4.0	5.0
2	刘颖	吉林财经大学管理科学与信息工程学院	15	66	5.0	7.0
3	毛云舸	吉林财经大学管理科学与信息工程学院	1	5	1.0	1.0
4	黄娜	吉林财经大学管理科学与信息工程学院	8	34	4.0	5.0
5	赵成丽	吉林财经大学管理科学与信息工程学院	2	6	1.0	2.0