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混合核特征加权SVM遥感湿地空间分类
引用本文:刘冰,吴超,林怡.混合核特征加权SVM遥感湿地空间分类[J].测绘工程,2016,25(7):13-17.
作者姓名:刘冰  吴超  林怡
作者单位:河南省航空物探遥感中心,河南郑州,450053;河南省电力勘测设计院,河南郑州,450007;同济大学测绘与地理信息学院,上海,200092
摘    要:针对湿地空间信息的复杂性和SVM的分类性能,设计一种基于混合核函数的特征加权SVM分类模型,综合利用多种特征信息,避免被弱相关特征所支配,从而提供更佳的映射性能和泛化能力。实验结果表明,该分类模型兼具良好的外推和内推能力,能够有效地融合不同信息源特征,得到更完整和准确的分类结果,在总体精度、Kappa系数等多项指标上都表现出更高的水平。

关 键 词:混合核  特征加权  支持向量机  湿地  分类

Feature weighted-mixed kernel SVM for remote sensing wetland classification
LIU Bing,WU Chao,LIN Yi.Feature weighted-mixed kernel SVM for remote sensing wetland classification[J].Engineering of Surveying and Mapping,2016,25(7):13-17.
Authors:LIU Bing  WU Chao  LIN Yi
Abstract:
Keywords:mixed kernel  feature weighted  support vector machine (SVM)  wetland  classification
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