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基于支持向量机的高光谱影像分类研究
引用本文:杨国鹏,余旭初,刘伟,陈伟.基于支持向量机的高光谱影像分类研究[J].计算机工程与设计,2008,29(8):2029-2032.
作者姓名:杨国鹏  余旭初  刘伟  陈伟
作者单位:信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:高光谱遥感技术,将反映目标辐射属性的光谱信息与反映目标空间几何关系的图像信息有机地结合在一起.高光谱影像丰富的光谱信息使其较全色遥感、多光谱遥感能够更好的进行地面目标的分类识别.本文综合利用支持向量机分类的若干关键技术,包括序列最小优化训练算法,多类支持向量机构造方法、核函数及其参数选择的交叉验证"网格搜索",给出了高光谱影像分类流程,进行了遥感数据试验分析.

关 键 词:高光谱影像  支持向量机  序列最小优化  交叉验证  网格搜索
文章编号:1000-7024(2008)08-2029-03
修稿时间:2007年6月20日

Research of hyperspectral image classification based on support vector machine
YANG Guo-peng,YU Xu-chu,LIU Wei,CHEN Wei.Research of hyperspectral image classification based on support vector machine[J].Computer Engineering and Design,2008,29(8):2029-2032.
Authors:YANG Guo-peng  YU Xu-chu  LIU Wei  CHEN Wei
Affiliation:YANG Guo-peng,YU Xu-chu,LIU Wei,CHEN Wei(Institute of Surveying , Mapping,Information Engineering University,Zhengzhou 450052,China)
Abstract:Hyperspectral remote sensing technology organically combines the radiation information which relate to the targets' attribute,and the space information which relate to the targets' position and shape.The spectrum information,which the hyperspectral image en-riches are better to carry on the ground target classification,compare with panchromatic remote sensing image and multispectral remote sensing image.This paper introduces the key technologies of hyperspectral image classification based on support vector ...
Keywords:hyperspectral image  support vector machine  sequential minimal optimization  cross-validation  grid search  
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