基于PCA和极限学习机的高光谱遥感分类研究

李静; 吴孔江

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针对高光谱遥感分类研究中面临的数据处理效率低、分类结果精度不高等难题,本文在引入极限学习机(ELM)算法的基础上,顾及其在噪声影响下出现稳健性降低的现象,进一步将主成分分析(PCA)应用于ELM的前端,从而构建了一种基于PCA和ELM的联合算法.将该算法与目前常用的神经网络和支持向量机进行对比分析发现:PCA-ELM分类结果的精度最高,其数据处理效率也较高,该算法具有较强的稳健性和泛化能力,适用于高光谱遥感信息的高效提取.

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来源
《北京测绘》|2018年第7期|794-799|共6页
作者
李静; 吴孔江;
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作者单位

贵州省第一测绘院,贵州贵阳 550025;

贵州省第一测绘院,贵州贵阳 550025;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类测绘遥感技术;
关键词
高光谱; 分类; 极限学习机; 主成分分析; 遥感;
入库时间 2023-07-25 17:18:07

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