江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CX08B112Z)
- 作品数：4 被引量：43H指数：4
- 相关作者：谭琨杜培军王小美更多>>
- 相关机构：中国矿业大学国家测绘局更多>>
- 发文基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 利用分离性测度多类支持向量机进行高光谱遥感影像分类被引量：7
- 2011年
- 从支持向量机的基本理论出发,结合高光谱数据的分离性测度,提出了一种基于分离性测度的二叉树多类支持向量机分类器,并用OMIS传感器获得的高光谱遥感数据和Hyperion高光谱遥感数据进行实验,分析比较了各种多类SVM的分类精度,并和传统的光谱角制图和最小距离分类算法进行了比较。结果表明,SVM进行高光谱分类时,基于分离性测度的二叉树多支持向量机的分类精度最高。
- 谭琨杜培军王小美
- 关键词：高光谱遥感多类支持向量机
- 基于支持向量机和多变量分析的高光谱遥感数据分类被引量：6
- 2009年
- 从支持向量机和多变量分析的基本理论出发,建立一个基于支持向量机和多变量分析的高光谱分类器,并利用国产OM IS传感器获得的北京某地区高光谱遥感数据进行试验,采取网格搜寻的方法来确定误差惩罚参数和径向基核参数的值。主要选取独立成分分析和主成分分析这两种多变量分析方法。结果表明,当进行独立成分分析后的数据应用支持向量机分类的时候,分类精度随着维数的增加而递增,10~20维的时候达到最大值,然后随之递减,分类精度最大为78.93%。随后的主成分分析中,得到同样的结论,但精度最高的时候是选择5维特征,精度为88.61%。
- 谭琨杜培军王小美
- 关键词：高光谱遥感支持向量机分类
- 基于再生核Hilbert空间小波核函数支持向量机的高光谱遥感影像分类被引量：27
- 2011年
- 针对支持向量机用于高光谱遥感影像分类存在的分类精度不高、参数选择困难等问题,提出一种再生核Hilbert空间的小波核。其可以逼近任意非线性函数,能够有效改进参数估计的效果,进而实现基于再生核Hilbert空间的小波核函数支持向量机(小波支持向量机)。并选取北京昌平地区的国产高光谱数据operational modular imaging spec-trometer II(OMIS II)和意大利Pavia大学ROSIS高光谱数据进行试验。结果表明,应用Coiflet小波核函数时能获得较高分类精度。
- 谭琨杜培军
- 关键词：高光谱遥感小波支持向量机再生核HILBERT空间
- 特征维数对支持向量机分类器性能影响的研究——以高光谱遥感影像为例被引量：5
- 2011年
- 本文为验证SVM对高维特征的适应性和可靠性,针对不同特征提取方法与特征组合,以国产OMISⅡ传感器获得的北京昌平地区高光谱遥感据为例,对SVM分类器中特征维数对分类准确率的影响进行了试验,通过对主成分分析、最小噪声分离算法、相关系数分组后特征提取、导数光谱等的分析,表明SVM分类器的分类精度随着特征维数波动,其中主成分分析降维后提取的特征具有用于分类能够获得最高的准确率。通过与最大似然法和光谱角制图分类算法的比较,说明在同样的特征输入情况下SVM分类算法分类的准确率高于最大似然法和光谱角制图分类器。
- 谭琨杜培军王小美
- 关键词：高光谱遥感支持向量机特征提取
