基于混合核函数BDK的支持向量机遥感图像分类

发布时间：2018-02-03 19:29

本文关键词： 支持向量机遥感数据核函数光谱　出处：《西北师范大学学报(自然科学版)》2016年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：以支持向量机关键部分核数的有效选定作为探究目标,从核函数选取规则着手,将遥感数据领域知识嵌入到核函数构造问题中,结合遥感数据本身特征提出一种能同时兼顾到样本亮度差异性和角度差异性的混合核函数选取方法,通过支持向量机传统核函数分类效果进行对比分析,表明混合核方法的有效性.
[Abstract]:Taking the effective selection of kernel number of key parts of support vector machine as the exploration goal, the knowledge of remote sensing data is embedded into the kernel function construction problem from the rule of kernel function selection. Combining the features of remote sensing data, a hybrid kernel function selection method is proposed, which can take into account the difference of brightness and angle of the sample simultaneously, and the classification effect of traditional kernel function of support vector machine is compared and analyzed. The results show that the hybrid kernel method is effective.
【作者单位】：伊犁师范学院电子与信息工程学院;东北师范大学地理科学学院;东北师范大学计算机科学与信息技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61363066) 新疆高校科研计划重点研究资助项目(XJEDU2014I043) 伊犁师范学院院级重点基金资助项目(2015YSZD04) 吉林省科技发展计划资助项目(20120302)
【分类号】：TP751;TP18
【正文快照】： 遥感图像的分类是遥感数据研究领域的重要部分,如何解决并提高样本间的分类精度是遥感数据应用研究的关键,具有较强的实际意义.遥感数据技术通过获取大尺度、动态、宏观的各类专题图,对土地覆盖检测提供有利数据.与此同时,由于地理空间数据的不确定性和复杂性等特征,异物同谱

【参考文献】