發(fā)布時間：2017-12-21 16:30

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)支持向量機的高光譜遙感影像分類方法研究　出處：《江西理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：高光譜遙感因其具有較高的光譜分辨率的特點,使得很多在寬波段遙感中不能夠探測得到的物質(zhì),可以在高光譜遙感中被探測,從而增強地物目標(biāo)信息的探測能力,近年來受到許多國內(nèi)外研究學(xué)者的青睞。很多研究學(xué)者利用支持向量機高效搜索和強大的進(jìn)化能力從一定程度上解決了傳統(tǒng)分類方法需要事先獲取地物目標(biāo)標(biāo)記類別問題。但是目前常用的支持向量機影像分類方法受限于參數(shù)的選擇使得分類精度較低、分類速度較慢。針對這種情況,在本文中試圖利用層次聚類分析法優(yōu)化支持向量機參數(shù),結(jié)合高光譜遙感影像數(shù)據(jù)特點,采用支持向量數(shù)據(jù)描述算法使高光譜遙感影像數(shù)據(jù)包含在一個盡可能小的超球,再利用空間度量可分性性質(zhì)得到了一種改進(jìn)支持向量機的分類方法,并且將該分類方法應(yīng)用到高光譜遙感影像的分類中,本文的主要研究工作如下:(1)針對目前常用的支持向量機影像分類方法在核函數(shù)和參數(shù)選擇上的不足之處,本文利用層次聚類分析法優(yōu)化支持向量機參數(shù)。(2)結(jié)合高光譜遙感影像數(shù)據(jù)的特點,采用支持向量數(shù)據(jù)描述算法使高光譜遙感影像數(shù)據(jù)包含在一個盡可能小的超球,再利用空間度量可分性性質(zhì),以高光譜遙感影像作為研究對象,提出了一種改進(jìn)的支持向量機影像分類方法。(3)在.NET平臺下,借助C#編程語言,實現(xiàn)提出的改進(jìn)支持向量機影像分類方法。(4)將改進(jìn)支持向量機的影像分類算法應(yīng)用于高光譜遙感影像分類中,并且將該分類方法和目前常用的支持向量機影像分類方法進(jìn)行比較分析,再將該分類方法和常用的傳統(tǒng)分類方法中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)影像分類方法和K均值影像分類方法進(jìn)行比較。通過比較實驗結(jié)果可以得到:本文提出的改進(jìn)支持向量機分類方法在高光譜遙感影像中的分類整體精度更高、分類速度更快,由此可以說明本文提出的改進(jìn)支持向量機分類方法可以有效地進(jìn)行高光譜遙感影像的分類,為高光譜遙感影像的分類提供了一種新方法。
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P237

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本文編號：1316404