基于一类支持向量机的高光谱影像地物识别

高光谱遥感影像具有丰富的光谱信息,在地物识别方面具有明显的优势。一类支持向量机(OCSVM)不仅保留了支持向量机的原有优势,而且只需要待识别类型的训练样本。为此提出了算法,通过数学模型选择、核函数设计与参数的自适应调整将OCSVM原理融入到高光谱影像的地物识别算法中,提高了识别的精度,降低了对训练样本的要求。最后利用两幅高光谱影像进行了实验分析,实验结果证明了所提算法的有效性。