基于BKNNSVM算法的高分辨率遥感图像分类研究

• 作者: 周城 王典洪 舒振宇
• 来源期刊: 中南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高分辨率遥感图像分类 KNNSVM算法 BKNNSVM算法
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 物理与电子信息科学
• 页码范围: 95-102
• 页数: 8页
• 分类号: TP39
• 字数: 421字
• 语种: 中文

摘要

为了解决局部支持向量机算法KNNSVM存在的分类时间过长不利于具有海量数据量的高分辨率遥感图像分类的不足，提高KNNSVM的算法表现，提出了改进的基于不确定性的BKNNSVM算法。该算法利用二项式分布的共轭先验分布Beta分布根据近邻的分布情况推导该未标记样本属于正类或负类的概率大小，从而计算每一个未标记样本在类属性上的不确定性大小。再通过设置不确定性阈值的大小，对不确定性低于阈值的未标记样本直接采用KNN进行分类，而对高于阈值的样本利用其近邻建立局部支持向量机分类器进行分类。对高分辨率图像分类的实验结果表明：合适的阈值能够有效降低原始KNNSVM算法的时间开销，同时能保持KNNSVM分类精度高的特点。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王典洪	中国地质大学地球物理与空间信息学院	96	711	15.0	22.0
2	舒振宇	中南民族大学电信学院	12	71	4.0	8.0
3	周城	中南民族大学电信学院	19	92	6.0	9.0