城市勘测
城市勘測
성시감측
URBAN GEOTECHNICAL INVESTIGATION & SURVEYING
2014年
4期
16-19
,共4页
高光谱遥感%分类算法%K近邻算法%非线性分类器
高光譜遙感%分類算法%K近鄰算法%非線性分類器
고광보요감%분류산법%K근린산법%비선성분류기
hyperspectral remote sensing%classification%KNN%nonlinearity
K近邻等传统分类算法在高光谱遥感影像数据上进行分类时，由于其高维度、非线性特点，分类效果会受到严重影响。本文利用核函数方法，融合K近邻分类算法与Isomap非线性降维算法，提出了一种新的K近邻非线性分类器。该分类器无需通过降维预处理，并具备处理非线性数据的能力。在实验中，通过交叉验证与参数验证证明该方法在高光谱遥感影像上的分类效果明显优于原始K近邻分类算法以及结合主成分分析法的K近邻分类法。
K近鄰等傳統分類算法在高光譜遙感影像數據上進行分類時，由于其高維度、非線性特點，分類效果會受到嚴重影響。本文利用覈函數方法，融閤K近鄰分類算法與Isomap非線性降維算法，提齣瞭一種新的K近鄰非線性分類器。該分類器無需通過降維預處理，併具備處理非線性數據的能力。在實驗中，通過交扠驗證與參數驗證證明該方法在高光譜遙感影像上的分類效果明顯優于原始K近鄰分類算法以及結閤主成分分析法的K近鄰分類法。
K근린등전통분류산법재고광보요감영상수거상진행분류시，유우기고유도、비선성특점，분류효과회수도엄중영향。본문이용핵함수방법，융합K근린분류산법여Isomap비선성강유산법，제출료일충신적K근린비선성분류기。해분류기무수통과강유예처리，병구비처리비선성수거적능력。재실험중，통과교차험증여삼수험증증명해방법재고광보요감영상상적분류효과명현우우원시K근린분류산법이급결합주성분분석법적K근린분류법。
High dimensionality and nonlinearity are two main factors of Hyperspectral remote sensing data that will decrease the classification accuracy for most existing classification algorithms ,such as K-nearest neighbor ( KNN) .This paper proposed a new nonlinear KNN classifier ,which fuses the original KNN algorithm and Isomap algorithm by Kernel trick.This classifier does not need explicitly dimensionality reduction but still has the ability to analyze the nonlinearity by taking advantage of the Isomap algorithm .By cross-validation and parameter analysis in the experiments with hyper-spectral test data ,this new method has been proven to out-perform the original KNN and KNN with PCA algorithm in Classification Accuracy .
