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多特征混合核SVM模型的遥感影像变化检测
引用本文:刘义志,赖华荣,张丁旺,刘飞鹏,蒋小蕾,曹庆安.多特征混合核SVM模型的遥感影像变化检测[J].国土资源遥感,2019(1).
作者姓名:刘义志  赖华荣  张丁旺  刘飞鹏  蒋小蕾  曹庆安
作者单位:中国地质大学(武汉)计算机学院;江西核工业测绘院;广东联合金地不动产评估勘测设计有限公司;东莞浈江产业转移工业园管理委员会
摘    要:针对传统变化检测方法会存在明显的"椒盐现象"以及不同核函数对同一特征性能表现差别比较大的问题,借鉴面向对象思想,提出多特征混合核支持向量机(support vector machine,SVM)模型的变化检测方法。首先,依据高空间分辨率遥感影像对象不同特征的变化检测优势,提取影像多种特征;然后,利用多种特征的多核函数组合,给出多特征混合核函数的构造方法;最后,构建基于多特征混合核SVM的变化检测模型,充分挖掘变化目标的完整性与准确性。实验结果表明,该方法能综合利用多种特征信息,检测精度明显高于单一特征,有利于提取小样本的变化信息,避免了以往检测方法需要确定变化阈值的复杂性和不确定性。

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