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     

谭琨  杜培军  王小美 《武汉大学学报(信息科学版)》2011,(2):171-175

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。  相似文献   

利用随机森林的高分一号遥感数据进行城市用地分类   总被引：6，自引：0，他引：6  

郭玉宝  池天河  彭玲  刘吉磊  杨丽娜 《测绘通报》2016,(5):73-76

为了探究国产高分一号卫星遥感影像数据面向城市用地分类的实际应用方法和效果,本文以北京市某区域为例,基于高分一号PMS数据,使用随机森林、支持向量机、最大似然法3种分类器进行了城市用地分类对比研究。结果表明,随机森林和支持向量机的总体分类精度明显优于最大似然法;最大似然法在运算时间上明显优于随机森林和支持向量机。综合分析发现,随机森林算法表现更优。它既能保证分类精度,又能保持一定的时间效率,更适合高分辨率、大数据量、多特征参数的高分一号遥感影像分类的实际生产应用。  相似文献   

高光谱影像特征子集选择方法     

赵星涛  白瑞杰  王强  任长山 《测绘科学》2015,(8):22-27

针对高维遥感数据的降维困难问题,该文提出并构建了一种融合粒子群优化算法全局寻优能力和支持向量机优秀分类性能的高光谱遥感影像特征子集选择与分类方法。通过引入混沌优化搜索技术改进融合粒子群优化算法的全局寻优能力;提出并采用一种基于粒度的网格搜索策略对支持向量机模型参数进行优化;利用二进制融合粒子群优化算法进行特征选择;然后,支持向量机采用该特征子集所对应的训练数据集进行模型参数优化和分类。实验结果表明该方法能有效地提取出用于分类的最佳波段,具有较高的分类精度。为高光谱遥感影像的特征选择与分类探索出了一种可行的方法。  相似文献   

基于S3VM模型的高光谱遥感影像分类     

魏立飞  俸秀强  李丹丹  牟紫薇 《测绘通报》2017,(12):43-47

针对传统的高光谱遥感影像分类受限于训练样本的个数,难以取得较好分类结果的不足,提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机（S³VM）模型的高光谱遥感影像分类方法。该算法在半监督支持向量机的体系上加入未标记样本来辅助构建核矩阵,从而获得更优异的分类器,在小样本的基础上提高分类精度。试验结果表明,本文方法的分类精度好于传统方法,并且稳定性良好。  相似文献   

基于支持向量机的遥感影像分类比较研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

王小明;毛梦祺;张昌景;许勇 《东北测绘》2013,(4):17-20,23

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种新的人工智能算法,较好地克服了传统分类方法中存在的小样本、非线性、过学习、高维数、局部极小点等问题,是一种极具潜力的遥感影像分类算法。本研究采用Landsat-5的TM影像,用支持向量分类法对影像进行分类,分析了支持向量机不同参数组合情况下的分类精度,并对支持向量分类法与传统分类方法进行了比较,发现支持向量分类算法具有参数选择范围宽,不要求对待分类区域地物光谱特征和影像分布特征具有先验知识,分类精度高等特点,对于在没有现场同步实测数据的区域进行精确的分类具有特别重要的价值。  相似文献   

VHSR图像基于分割对象分类器性能评价     

于海洋  甘甫平  武法东  党福星 《国土资源遥感》2008,(2):30-35

对比研究了平行六面体、最近邻分类法、最大似然法、神经网络等经典分类算法以及近年来新发展的支持向量机分类算法在基于分割对象的高分辨率遥感图像分类中的性能,详细分析了不同内积核函数对于支持向量机分类的影响。对两个试验区进行试验的结果表明,支持向量机分类算法分类精度得到明显改善,同时分类结果受参数、样本选择等影响较小,稳定性好。  相似文献   

高光谱影像概率分类向量机分类方法研究     

薛志祥  余旭初  张鹏强  谭熊  魏祥坡 《测绘科学技术学报》2016,(4):426-430

从分析基于支持向量机和相关向量机的高光谱影像分类方法的优势和不足出发,将基于概率分类向量机的方法用于高光谱影像分类试验。在贝叶斯理论框架下,概率分类向量机为基函数权值引入截断Gauss先验概率分布,使得不同类别的基函数权值具有不同符号的先验分布,并利用EM算法进行参数推断,得到足够稀疏的概率模型,弥补了相关向量机选取错误类别的样本作为相关向量的不足,从而有效地提高了模型的分类精度和稳定性。OMIS和PHI影像分类试验表明,概率分类向量机能够很好地应用在高光谱影像分类。  相似文献   

基于支持向量机的CBERS-02卫星影像信息提取   总被引：1，自引：0，他引：1  

温兴平  胡光道  杨晓峰 《测绘科学》2008,33(5)

CBERS卫星是由中国空间技术研究院与巴西空间研究院联合研制的地球资源遥感卫星,CBERS-02卫星数据总体质量比CBERS-01卫星有所提高,本文利用支持向量机方法对CBERS-02卫星影像信息进行提取。研究中首先用6S模式对影像进行大气校正,然后选择RBF为支持向量机方法的核函数,并用交叉验证方法得到影响RBF核函数的两个最佳参数值进行学习完成信息提取,最后将提取结果制作成矢量图。通过研究得出用大气校正后的数据进行信息提取分类精度有所提高;与最大似然法和最小距离法相比,支持向量机方法分类精度较高。通过将研究结果与ETM+影像进行比较得出,CBERS-02卫星影像精度能够满足应用需求并能代替TM/ETM+数据开展研究工作。  相似文献   

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   总被引：1，自引：0，他引：1  

谭琨  杜培军 《测绘学报》2011,40(2):142-147

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 modula...  相似文献   

改进支持向量机的高分遥感影像道路提取   总被引：2，自引：0，他引：2  

朱恩泽  宋伟东  戴激光 《测绘科学》2016,41(12):224-228

针对支持向量机受分类数的限制在高分辨率遥感影像中无法直接获取高精度道路网信息的问题,该文提出一种新的混合的基于支持向量机的方法:首先,利用模糊C均值聚类方法将输入的遥感影像分为3类,以减少支持向量机的错分现象;其次,运用支持向量机将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,应用马尔科夫随机场对分类结果进行噪声去除,并采用形态学进行后处理,进而得到精确道路网信息。实验结果表明:该算法不仅能够从高分辨率遥感影像中提取出道路网,而且精度优于直接使用支持向量机算法以及对比算法。  相似文献