基于MKSVM和MRF的高光谱影像分类方法

• 作者: 付琼莹 余旭初 张鹏强 谭熊 高猛 魏祥坡
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱影像 多核支持向量机(MKSVM) 马尔科夫随机场(MRF) 分类
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TP751
• 字数: 4270字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2015.03.08

摘要

为充分利用高光谱遥感影像中丰富的光谱和空间信息,提出了一种基于多核支持向量机( multiple kernel sup-port vector machine,MKSVM)和马尔科夫随机场(markov random field,MRF)的影像分类方法。该方法首先利用MKSVM分类器对影像进行分类处理,再利用MRF对初始分类结果进行空间结构规则化,得到最终分类结果。通过对AVIRIS高光谱影像的分类实验表明,该方法有效地消除了分类结果中同质区域内的“噪声”,分类精度提高了3%左右。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余旭初		92	837	15.0	26.0
2	张鹏强		37	313	9.0	16.0
3	谭熊		26	151	6.0	12.0
5	付琼莹		10	54	5.0	7.0
6	魏祥坡		16	92	5.0	9.0
9	高猛		1	5	1.0	1.0