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ELM与SVM在高光谱遥感图像监督分类中的比较研究
被引量:
31
1
作者
牟多铎
刘磊
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2019年第1期115-124,共10页
在高光谱遥感图像监督分类过程中加入空间特征信息,可有效提高分类的速度与精度。将空间信息提取方法分水岭法与极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)相结合,对两种分类方法加入空间特征信息前后的分类结果进行时间与精度的综合评价与比较...
在高光谱遥感图像监督分类过程中加入空间特征信息,可有效提高分类的速度与精度。将空间信息提取方法分水岭法与极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)相结合,对两种分类方法加入空间特征信息前后的分类结果进行时间与精度的综合评价与比较分析。以意大利帕维亚大学(PaviaU)ROSIS和博茨瓦纳(Botswana)奥卡瓦纳三角洲Hyperion高光谱遥感数据进行试验,首先对原始图像数据进行预处理,对不同地物类别选取适当的训练样本作为分类的参考区域,然后对各类别的光谱特征进行分析,并分别运用两种分类方法对数据集进行分类实验;之后将光谱特征与空间特征结合对数据进行分类试验。实验结果表明:在分类时间及精度方面,极限学习机(ELM)均优于支持向量机(SVM);在分类过程中引入空间特征信息,可有效提高分类精度。
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关键词
高光谱遥感
监督分类
极限学习机
支持向量机
时间与精度
原文传递
题名
ELM与SVM在高光谱遥感图像监督分类中的比较研究
被引量:
31
1
作者
牟多铎
刘磊
机构
长安大学地球科学与资源学院
出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2019年第1期115-124,共10页
基金
陕西省创新能力支撑计划(2018KJXX-062)
中央高校基本科研业务费专项资金(300102278303)
文摘
在高光谱遥感图像监督分类过程中加入空间特征信息,可有效提高分类的速度与精度。将空间信息提取方法分水岭法与极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)相结合,对两种分类方法加入空间特征信息前后的分类结果进行时间与精度的综合评价与比较分析。以意大利帕维亚大学(PaviaU)ROSIS和博茨瓦纳(Botswana)奥卡瓦纳三角洲Hyperion高光谱遥感数据进行试验,首先对原始图像数据进行预处理,对不同地物类别选取适当的训练样本作为分类的参考区域,然后对各类别的光谱特征进行分析,并分别运用两种分类方法对数据集进行分类实验;之后将光谱特征与空间特征结合对数据进行分类试验。实验结果表明:在分类时间及精度方面,极限学习机(ELM)均优于支持向量机(SVM);在分类过程中引入空间特征信息,可有效提高分类精度。
关键词
高光谱遥感
监督分类
极限学习机
支持向量机
时间与精度
Keywords
Hyperspectral remote sensing
Supervised classification
Extreme learning machine
Support vector machine
Classification time and accuracy
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ELM与SVM在高光谱遥感图像监督分类中的比较研究
牟多铎
刘磊
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2019
31
原文传递
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参考文献
引证文献
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