首页> 中文期刊> 《长春师范大学学报》 >一种融合RF-SVM的无人机遥感图像信息提取与分类技术

一种融合RF-SVM的无人机遥感图像信息提取与分类技术

         

摘要

针对传统无人机遥感图像信息提取与分类算法准确率低、稳定性差、无法有效应对大规模复杂遥感图像数据集等问题,提出一种基于RF-SVM的遥感图像处理算法。RF-SVM算法将RF数据集分类性能较强的优势与经典SVM算法数据降维能力相融合,引入随机变量和示性函数扩大样本集的边界,提升对复杂大规模数据集的处理能力,有效控制泛化误差。在对无人机遥感图像的预处理过程中,借助Brovey变换完成对光谱和高分辨率遥感图像的像素级融合,引入核函数并根据获取到的遥感图像特征和后验概率值,实现对遥感图像内部标的物的准确分类。实验结果显示,在RF-SVM算法下,无人机遥感图像信息提取准确率分类平均准确率达到99.81%,且在RF-SVM算法下的样本点感受性曲线稳定性更好。

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