基于交叉验证的遥感影像精细分类研究

发布时间：2017-10-14 01:23

  本文关键词：基于交叉验证的遥感影像精细分类研究

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【摘要】：随着遥感技术的发展,多光谱和高分辨率遥感已成为重要发展趋势。这对分类方法提出更高要求,也增加了难度,特别在精细分类实践应用中,相似地物间性状差异较小,同物异谱、同谱异物现象普遍存在。本文以美国印第安纳州地区高光谱影像(AVIRIS影像)和武汉九峰地区高分辨率影像(Quickbird影像)为研究对象,利用交叉验证的方法进行参数估计,分别采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和留一验证法(Leave-One-Out Cross Validation,LOOCV)对影像进行分类,并根据实地调查数据估计精度,实验结果显示出该方法有较高精度和良好效果。
【作者单位】： 重庆市勘测院;重庆建筑工程职业学院;
【关键词】： 高光谱 高分辨率 SVM LOOCV 交叉验证
【基金】：住房城乡建设部2015年科学技术项目(2015-K8-009)
【分类号】：P237
【正文快照】： (1.重庆市勘测院,重庆400020;2.重庆建筑工程职业学院,重庆400072)1引言遥感影像可以真实地反映一定区域范围内的地物信息。随着遥感技术的发展,对地观测技术不断提高,高光谱和高分辨率遥感已成为重要发展趋势。传统的多光谱遥感以其较高的光谱分辨率和空间分辨率可以在一定程

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本文编号：1028206