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| 基于SVM的高分辨率遥感图像的分类方法研究 | |
| 引用本文： | 刁彦华,郭月,王晓君.基于SVM的高分辨率遥感图像的分类方法研究[J].数学的实践与认识,2018(1). |
| 作者姓名： | 刁彦华 郭月 王晓君 |
| 作者单位： | 河北科技大学信息科学与工程学院; |
| 摘 要： | SVM(Support Vector Machine,支持向量机)分类算法是一种在高分辨率遥感图像分类中逐步得到重视的算法.首先详细介绍了SVM算法的数学原理,其次给出了基于SVM的高分辨率遥感图像分类方法的模型建立、光谱特征提取以及分类器设计,然后在AVIRIS标准多波段遥感数据集Indian Pines上进行了仿真,通过混淆矩阵和kappa系数评价了分类性能,最后以作者所在高校地区高分图像分类为例,验证了方法在高分辨率遥感图像地物分类上的有效性. |
| 关 键 词： | SVM 高分遥感 分类 混淆矩阵 |
Method Research of Classifying High-resolution Remote Sensing Images Based on SVM |
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