期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于S^3VM模型的高光谱遥感影像分类
被引量:
1
1
作者
魏立飞
俸秀强
+1 位作者
李丹丹
牟紫薇
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2017年第12期43-47,共5页
针对传统的高光谱遥感影像分类受限于训练样本的个数,难以取得较好分类结果的不足,提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机(S3VM)模型的高光谱遥感影像分类方法。该算法在半监督支持向量机的体系上加入未标记样本来辅助构建核矩阵,从...
针对传统的高光谱遥感影像分类受限于训练样本的个数,难以取得较好分类结果的不足,提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机(S3VM)模型的高光谱遥感影像分类方法。该算法在半监督支持向量机的体系上加入未标记样本来辅助构建核矩阵,从而获得更优异的分类器,在小样本的基础上提高分类精度。试验结果表明,本文方法的分类精度好于传统方法,并且稳定性良好。
展开更多
关键词
高光谱遥感影像
s3vm模型
未标记样本
半监督分类
下载PDF
职称材料
题名
基于S^3VM模型的高光谱遥感影像分类
被引量:
1
1
作者
魏立飞
俸秀强
李丹丹
牟紫薇
机构
湖北大学资源环境学院
区域开发与环境响应湖北省重点实验室
农业部农业信息技术重点实验室
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2017年第12期43-47,共5页
基金
国家自然科学基金(61201341
41371344)
+1 种基金
干旱气象科学研究基金(IAM201512)
数字制图与国土信息应用工程国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金(GCWD201407)
文摘
针对传统的高光谱遥感影像分类受限于训练样本的个数,难以取得较好分类结果的不足,提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机(S3VM)模型的高光谱遥感影像分类方法。该算法在半监督支持向量机的体系上加入未标记样本来辅助构建核矩阵,从而获得更优异的分类器,在小样本的基础上提高分类精度。试验结果表明,本文方法的分类精度好于传统方法,并且稳定性良好。
关键词
高光谱遥感影像
s3vm模型
未标记样本
半监督分类
Keywords
hyper
s
pectral remote
s
en
s
ing image
s
3
vm
model
unlabeled
s
ample
s
emi-
s
upervi
s
ed cla
s
s
ification
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于S^3VM模型的高光谱遥感影像分类
魏立飞
俸秀强
李丹丹
牟紫薇
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2017
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部