基于光谱相关性的SVM高光谱遥感影像分类
기우광보상관성적SVM고광보요감영상분류
Classification of Hyperspectral RS Image Based on SVM and Spectral Relevance
  • 万方数据
    地理空间信息 지리공간신식
    GEOSPATIAL INFORMATION
    2009年 4期 88-91 ,共4页

    沈照庆%王建宾%陶建斌

    침조경%왕건빈%도건빈

    SVM%高光谱%光谱相关%遥感影像 SVM%高光譜%光譜相關%遙感影像
    SVM%고광보%광보상관%요감영상
    根据高光谱遥感影像数据特点,首先利用光谱相关性进行特征选择,然后引进SVM进行高光谱遥感影像分析解译,最后利用AVIRIS影像进行试验,结果显示分类精度和时间比常规方法都有很大改善.
    근거고광보요감영상수거특점,수선이용광보상관성진행특정선택,연후인진SVM진행고광보요감영상분석해역,최후이용AVIRIS영상진행시험,결과현시분류정도화시간비상규방법도유흔대개선.
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