高光谱影像概率分类向量机分类方法研究

发布时间：2017-10-23 14:29

  本文关键词：高光谱影像概率分类向量机分类方法研究

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【摘要】：从分析基于支持向量机和相关向量机的高光谱影像分类方法的优势和不足出发,将基于概率分类向量机的方法用于高光谱影像分类试验。在贝叶斯理论框架下,概率分类向量机为基函数权值引入截断Gauss先验概率分布,使得不同类别的基函数权值具有不同符号的先验分布,并利用EM算法进行参数推断,得到足够稀疏的概率模型,弥补了相关向量机选取错误类别的样本作为相关向量的不足,从而有效地提高了模型的分类精度和稳定性。OMIS和PHI影像分类试验表明,概率分类向量机能够很好地应用在高光谱影像分类。
【作者单位】： 信息工程大学;地理信息工程国家重点实验室;
【关键词】： 高光谱影像 稀疏分类 贝叶斯模型 概率分类向量机 相关向量机
【基金】：地理信息工程国家重点实验室开放研究基金项目(SKLGIE2015-M-3-1;SKLGIE2015-M-3-2) 国家测绘地理信息局重点实验室经费项目(KLSMTA-201603)
【分类号】：P237;TP751
【正文快照】： 高光谱遥感技术的出现是现代遥感技术的一个里程碑的发展[1]。其高光谱分辨率的优势在于对地观测时能够得到众多连续波段的光谱影像,实现对地面目标反射率的精确描述,达到精细探测识别地物的目的。高光谱影像分类识别是高光谱影像处理、分析与应用的关键[2]。高光谱影像分类识

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本文编号：1083867