利用概率融合光谱-空间特征地物分类模型对高分影像地物进行提取

• 作者: 杨志鹏 罗新伟 黄小兵
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 光谱-空间多特征 高分辨率影像 概率融合
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 学术研讨
• 页码范围: 34-40,72
• 页数: 8页
• 分类号: P231
• 字数: 5185字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2017.05.008

摘要

本文提出了一个联合光谱—空间多特征的基于支持向量机的分类器模型,首先将三类光谱-空间特征利用支持向量机对高分影像进行分类,然后将分类结果利用概率融合的方法进行整合,最终完成了地物的提取.试验结果显示,相比于VS-SVM算法,该模型取得了更好的提取效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄小兵		3	1	1.0	1.0
2	罗新伟		4	4	1.0	1.0
3	杨志鹏		1	1	1.0	1.0