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基于迁移学习的Adaboost算法的高光谱遥感影像分类方法

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本发明公开了一种基于迁移学习的Adaboost算法的高光谱遥感影像分类方法，该方法有效缩短了模型的训练时间，能够高效提取高光谱影像的特征，显著提高地物分类的精度，且分类性能较DSVM、GA‑SVM模型相比，在遥感影像分类上有明显的优势。传统的DSVM、GA‑SVM模型无法有效处理数据缺失或数据不足，训练数据和测试数据来自不同的数据源等问题，而基于迁移学习的Adaboost算法，利用多个弱分类器，通过对弱分类器加权求和构建出一个强分类器，使得这个模型在测试数据上的分类准确度尽可能高，从而极大提高了模型的分类精度。

著录项

公开/公告号CN110378405A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-10-25

原文格式PDF
申请/专利权人河海大学;
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申请/专利号CN201910627358.X
发明设计人杨琪;
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申请日2019-07-12
分类号
代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙);
代理人成立珍
地址 210019 江苏省南京市江宁开发区佛城西路8号
入库时间 2024-02-19 14:58:18

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-11-19

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190712

实质审查的生效
2019-10-25

公开

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