【摘要】：針對高光譜遙感影像線性特征提取方法在一定程度上會降低地物類別的可分性問題,在最小噪聲分離變換基礎(chǔ)上引入核方法,以小波核函數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)核函數(shù),并將新型核最小噪聲分離方法與支持向量機(jī)方法相結(jié)合,對高光譜影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于小波核最小噪聲分離變換的方法適合于高光譜遙感影像的非線性特征,將其應(yīng)用于HYDICE系統(tǒng)與AVIRIS系統(tǒng)所獲得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,與對照算法相比,總體分類精度可提高3%~9%。
[Abstract]:In view of the problem that the linear feature extraction method of hyperspectral remote sensing image can reduce the separability of features to a certain extent, the kernel method is introduced on the basis of minimum noise separation transformation, and the wavelet kernel function is used to replace the traditional kernel function. The new kernel minimum noise separation method and support vector machine (SVM) method are combined to classify hyperspectral image data. The experimental results show that the method based on wavelet kernel minimum noise separation transform is suitable for the nonlinear features of hyperspectral remote sensing images. It is applied to the experimental data sets obtained by HYDICE and AVIRIS systems and compared with the control algorithm. The overall classification accuracy can be increased by 3% and 9%.
【作者單位】： 長安大學(xué)電子與控制工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51407012) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(310832163402;310832161001)~~
【分類號】：P237

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本文編號：2453482