本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)SVM算法的高分辨率遙感影像分類

  更多相關(guān)文章： 高分辨率遙感影像 支持向量機(jī)(SVM) 主成分分析 網(wǎng)格搜索法 分類性能

【摘要】：針對(duì)面向?qū)ο蟾叻直媛蔬b感影像分類樣本維數(shù)多、數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn),提出了一種簡(jiǎn)單的支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)改進(jìn)算法。首先對(duì)原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析(principal component analysis,PCA)實(shí)現(xiàn)降維,對(duì)降維后的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行SVM分類器訓(xùn)練,利用網(wǎng)格搜索法得出降維數(shù)據(jù)的最佳參數(shù);以此參數(shù)作為基準(zhǔn),對(duì)基于原始樣本數(shù)據(jù)的SVM分類器參數(shù)搜索范圍進(jìn)行重新設(shè)定,從而快速獲取原始樣本數(shù)據(jù)的最佳SVM分類器參數(shù),并實(shí)現(xiàn)分類。利用2景World View2高分辨率影像分別對(duì)城市土地利用以及林木樹種進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn),比較分析傳統(tǒng)SVM算法、僅基于PCA降維樣本數(shù)據(jù)的SVM算法以及改進(jìn)的SVM算法在分類精度與效率方面的差異。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的SVM算法能夠快速有效地尋找最佳SVM分類器參數(shù),并獲得較高的分類精度。
【作者單位】： 首都師范大學(xué)城市環(huán)境過程與數(shù)字模擬國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地;
【關(guān)鍵詞】： 高分辨率遙感影像 支持向量機(jī)(SVM) 主成分分析 網(wǎng)格搜索法 分類性能
【基金】：教育部博士點(diǎn)基金項(xiàng)目“城市復(fù)雜環(huán)境對(duì)高分辨率遙感提取多尺度植被信息的影像研究——以北京市為例”(編號(hào):20131108120006) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于時(shí)序InSAR技術(shù)與灰色-馬爾可夫模型的北京平原區(qū)地面沉降時(shí)空預(yù)測(cè)研究”(編號(hào):41401493)共同資助
【分類號(hào)】：TP751
【正文快照】： 0引言隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,近年來涌現(xiàn)出一系列諸如IKONOS,Quick Bird,Geo Eye,Rapid Eye,World View1,World View2,World View3以及我國高分1號(hào)和高分2號(hào)等高空間分辨率衛(wèi)星傳感器(地面分辨率小于5 m)。由于高分辨率遙感影像能在較小的空間尺度上獲取細(xì)節(jié)豐富的地物信息,

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：694296