基于SVM的资源三号测绘卫星影像多特征分类

• 作者: 刘波 史照良 范雪婷
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 支持向量机 多特征 资源三号 分类
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 技 术 热 点
• 页码范围: 23-26
• 页数: 4页
• 分类号: P237.4
• 字数: 3637字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2015.04.009

摘要

针对传统分类方法精度不高、感兴趣目标分类不理想等缺陷，采用多特征组合的支持向量机影像分类方法，利用颜色矩、颜色集和灰度共生矩阵进行特征提取，总体精度、Kappa系数和混淆矩阵作为评价指标对单一特征、组合特征的不同分类结果进行分析。实验结果表明，该方法有效地解决了单数据源分类不完整、精度低等问题，对高维输入向量具有较高的推广力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘波		20	110	6.0	9.0
2	范雪婷		10	32	4.0	5.0
3	史照良		22	266	9.0	15.0