基于FCM和SVM的TM遥感影像自动分类算法

黄奇瑞

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遥感影像分类是遥感信息提取和定量化分析的重要手段,是目前遥感技术研究中的一个热点.以TM遥感影像为研究对象,提出了一种基于模糊C均值聚类和支持向量机的自动分类方法,解决了以往利用SVM等监督分类方法训练样本时需要人工选择样本且样本难以选定的问题,比FCM等非监督聚类算法的分类精度高.该方法首先对待分类的遥感影像用FCM算法进行初始聚类,然后根据聚类后得到的隶属度矩阵设计一种算法,选取其中的混合像元作为标注的训练样本,并送入SVM分类器进行训练.最后通过一块TM遥感影像对该方法进行验证.试验结果表明,该方法减少了人工对分类过程的干预,具有较高的分类效率和分类精度.

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来源
《华北水利水电大学学报：自然科学版》 |2015年第4期|P.84-88|共5页
作者
黄奇瑞;
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作者单位

南阳理工学院电子与电气工程学院,河南南阳473004;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类图像解释、判读;
关键词
模糊C均值支持向量机 TM遥感影像混合像元 SVM分类器;

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