基于SVM的高光谱遥感图像亚像元定位

• 作者: 李季 王毅
• 来源期刊: 武汉大学学报（信息科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 亚像元定位 高光谱遥感 SVM TV 图像分类
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 198-201
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.13203/j.whugis20150443

摘要

提出了基于支持向量机(support vector machine,SVM)的高光谱遥感图像亚像元定位方法.全变分(total variation,TV)模型是经典的保边缘平滑滤波器,本文将其引入作为预处理,来提高混合像元分解及亚像元定位的精度;本文方法在训练和检验样本的构建过程中,依据空间相关性理论,同时考虑了中心像元及其邻近像元丰度值对亚像元类别归属的影响;在监督分类训练和检验过程中,通过剔除纯净像元来缩减样本数量,在保证算法准确性的同时提高了效率.对真实高光谱遥感数据进行了实验,主观评价和定量分析验证了本文方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李季	中国地质大学地球物理与空间信息学院	24	134	7.0	10.0
3	王毅	中国地质大学地球物理与空间信息学院	13	97	6.0	9.0