本文關(guān)鍵詞：優(yōu)化子空間SVM集成的高光譜圖像分類

  更多相關(guān)文章： 高光譜圖像分類 隨機子空間 優(yōu)化子空間 支持向量機

【摘要】：隨機子空間集成是很有前景的高光譜圖像分類技術(shù),子空間的多樣性和單個子空間的性能與集成后的分類精度密切相關(guān)。傳統(tǒng)方法在增強單個子空間性能的同時,往往會獲得大量最優(yōu)但相似的子空間,因而減小它們之間的多樣性,限制集成系統(tǒng)的分類精度。為此,提出優(yōu)化子空間SVM集成的高光譜圖像分類方法。該方法采用支持向量機(SVM)作為基分類器,并通過SVM之間的模式差別對隨機子空間進行k-means聚類,最后選擇每類中J-M距離最大的子空間進行集成,從而實現(xiàn)高光譜圖像分類。實驗結(jié)果顯示,優(yōu)化子空間SVM集成的高光譜圖像分類方法能夠有效解決小樣本情況下的Hughes效應(yīng)問題;總體精度達到75% 80%,Kappa系數(shù)達到0.61 0.74;比隨機子空間集成方法和隨機森林方法分類精度更高、更穩(wěn)定,適合高光譜圖像分類。
【作者單位】： 南京大學(xué)地理信息科學(xué)系江蘇省地理信息技術(shù)重點實驗室衛(wèi)星測繪技術(shù)與應(yīng)用國家測繪地理信息局重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 高光譜圖像分類 隨機子空間 優(yōu)化子空間 支持向量機
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金項目(編號:BK20131056) 福建省自然科學(xué)基金項目(編號:2015J01175)~~
【分類號】：TP751
【正文快照】： 引用格式:楊凱歌,馮學(xué)智,肖鵬峰,朱榴駿.2016.優(yōu)化子空間SVM集成的高光譜圖像分類.遙感學(xué)報,20(3):409 419Yang K G,Feng X Z,Xiao P F and Zhu L J.2016.Optimal subspace ensemble with SVM for hyperspectral imageclassification.Journal of Remote Sensing,20(3):409 4

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