基于SVM的遙感影像空間特征提取和分類研究

基于SVM的遙感影像空間特征提取和分類研究

提出了基于支撐向量機(SVM)的遙感影像空間特征提取的新方法,并以融合后的SPOT多源影像上空間特征信息的提取、分類為應用實例,通過試驗分析,得出SVM方法不但能夠獲得比較高的分類精度,而且在分類器訓練時間和分類時間上都有很好的應用前景.

作 者： 盧偉 文鴻雁 李淑 LU Wei WEN Hong-yan LI Shu   作者單位： 桂林工學院,廣西,桂林,541004  刊 名： 山西建筑  英文刊名： SHANXI ARCHITECTURE  年，卷(期)： 2009 35(5)  分類號： P217  關鍵詞： 支撐向量機(SVM)   遙感影像   空間特征向量  

【基于SVM的遙感影像空間特征提取和分類研究】相關文章：

基于IDL與ENVI的MODIS遙感影像鑲嵌04-27

基于小波變換和模糊積分的遙感圖像分類04-27

基于多期SPOT-5影像的降雨型淺層滑坡遙感解譯研究04-26

基于WA-SVM的流域降雨序列預測研究及應用04-26

基于MERSI和ETM+遙感圖像融合的濕地葦田識別研究04-27

基于遙感技術的北京市熱島研究04-27

結(jié)合光譜與紋理信息的SVM遙感土壤鹽漬化信息提取研究04-27

基于IKONOS影像監(jiān)測城市變化方法研究04-26

基于均勻場地的遙感圖像相對校正算法研究04-27

基于自動匹配的高分辨率遙感影像校正方法04-27