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综合PCA-ICA加权的SVM遥感图像分类方法

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主成分分析(PCA)和独立分量分析(ICA)分别是基于数据二阶和高阶统计信息的特征提取方法,支持向量机(SVM)具有小样本、高维数和非线性分类的特征.本文提出了一种综合PCA-ICA加权的SVM遥感图像分类方法,并从距离和余弦相似性度量方面对HSI高光谱遥感图像进行了分类实验.结果表明,该方法在选取合适SVM核函数参数情况下的分类精度要高于用单一方法的分类精度,具有一定的可行性和实际意义.

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来源
《2015年红外、遥感技术与应用研讨会暨交叉科学论坛》|2015年|1-5|共5页
会议地点南京
作者
刘岚; 尹京苑; 李成范;
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作者单位

上海市红外与遥感学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类图像处理方法;
关键词
遥感影像; 图像分类; 支持向量机; 主成分分析; 独立分量分析;

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