利用小波核最小噪声分离进行高光谱影像SVM分类

发布时间：2019-04-03 19:11

【摘要】：针对高光谱遥感影像线性特征提取方法在一定程度上会降低地物类别的可分性问题,在最小噪声分离变换基础上引入核方法,以小波核函数代替传统核函数,并将新型核最小噪声分离方法与支持向量机方法相结合,对高光谱影像数据进行分类。实验结果表明,基于小波核最小噪声分离变换的方法适合于高光谱遥感影像的非线性特征,将其应用于HYDICE系统与AVIRIS系统所获得的实验数据集,与对照算法相比,总体分类精度可提高3%~9%。
[Abstract]:In view of the problem that the linear feature extraction method of hyperspectral remote sensing image can reduce the separability of features to a certain extent, the kernel method is introduced on the basis of minimum noise separation transformation, and the wavelet kernel function is used to replace the traditional kernel function. The new kernel minimum noise separation method and support vector machine (SVM) method are combined to classify hyperspectral image data. The experimental results show that the method based on wavelet kernel minimum noise separation transform is suitable for the nonlinear features of hyperspectral remote sensing images. It is applied to the experimental data sets obtained by HYDICE and AVIRIS systems and compared with the control algorithm. The overall classification accuracy can be increased by 3% and 9%.
【作者单位】： 长安大学电子与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51407012) 中央高校基本科研业务费专项资金(310832163402;310832161001)~~
【分类号】：P237

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本文编号：2453482