地理与地理信息科学
地理與地理信息科學
지리여지리신식과학
GEOGRAPHY AND TERRITORIAL RESEARCH
2014年
1期
13-17
,共5页
马潇潇%王宝山%李长春%慎利
馬瀟瀟%王寶山%李長春%慎利
마소소%왕보산%리장춘%신리
SVM%Diverse AdaBoost%无人机影像%信息提取
SVM%Diverse AdaBoost%無人機影像%信息提取
SVM%Diverse AdaBoost%무인궤영상%신식제취
SVM%Diverse AdaBoost%UAV images%information extraction
无人机遥感影像具有像幅小、几何变形大、重叠不均等特殊性,给影像信息的提取提出了难题.该文提出基于Diverse AdaBoost改进SVM的分类方法,采用RBFSVM作为AdaBoost的弱分类器,达到自适应调整参数的目的,同时引入复杂度,解决弱分类器精确度与复杂度的平衡问题.最后,利用提出的改进算法分别对汉旺镇、林趴镇无人机遥感影像进行了道路、建筑物的提取,平均提取精度均达到95％以上,与采用SVM算法的提取结果进行比较,该方法能精确提取无人机影像信息.
無人機遙感影像具有像幅小、幾何變形大、重疊不均等特殊性,給影像信息的提取提齣瞭難題.該文提齣基于Diverse AdaBoost改進SVM的分類方法,採用RBFSVM作為AdaBoost的弱分類器,達到自適應調整參數的目的,同時引入複雜度,解決弱分類器精確度與複雜度的平衡問題.最後,利用提齣的改進算法分彆對漢旺鎮、林趴鎮無人機遙感影像進行瞭道路、建築物的提取,平均提取精度均達到95％以上,與採用SVM算法的提取結果進行比較,該方法能精確提取無人機影像信息.
무인궤요감영상구유상폭소、궤하변형대、중첩불균등특수성,급영상신식적제취제출료난제.해문제출기우Diverse AdaBoost개진SVM적분류방법,채용RBFSVM작위AdaBoost적약분류기,체도자괄응조정삼수적목적,동시인입복잡도,해결약분류기정학도여복잡도적평형문제.최후,이용제출적개진산법분별대한왕진、림파진무인궤요감영상진행료도로、건축물적제취,평균제취정도균체도95％이상,여채용SVM산법적제취결과진행비교,해방법능정학제취무인궤영상신식.
