一种基于输入向量机的高光谱影像分类算法

• 作者: 于广瑞 付琼莹 余旭初 谭熊 魏祥坡
• 来源期刊: 测绘科学技术学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高光谱影像 输入向量机 支持向量机 分类 稀疏
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 379-383
• 页数: 5页
• 分类号: P237|TP751
• 字数: 3949字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2015.04.011

摘要

支持向量机分类方法存在惩罚系数需要交叉验证获取、训练时间较长、支持向量个数随着训练样本数量的变化而变化,以及稳定性和稀疏性较差等问题.针对这些问题,提出了一种基于输入向量机的高光谱影像分类算法.该算法在核逻辑回归模型的基础上,采用前向贪心算法选择训练样本中的输入向量来进行模型的训练,达到稀疏的目的,提高影像的分类精度和分类效率.通过PHI和OMIS两组高光谱影像分类实验,结果表明基于输入向量机分类算法具有稳定性好、稀疏性强的优点.

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	谭熊		26	151	6.0	12.0
3	付琼莹		10	54	5.0	7.0
4	魏祥坡		16	92	5.0	9.0