本文關(guān)鍵詞：基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的SVM-KNN高光譜圖像分類方法

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【摘要】：為了提高高光譜圖像分類的分類精度,考慮在已知分類器SVM-KNN的基礎(chǔ)上,結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,提出了一種EMD-SVM-KNN的新的分類方法,并將其應(yīng)用到AVIRIS數(shù)據(jù)92AV3C,仿真結(jié)果表明該算法不僅提高了高光譜圖像分類精度,而且可減少支持向量數(shù)目,以提高高光譜圖像分類速度。
【作者單位】： 河海大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： EMD SVM-KNN 高光譜圖像 分類
【分類號】：TP751
【正文快照】： 0 引言 高光譜遙感圖像通常有著很高的光譜分辨率,且每個(gè)像元都可供應(yīng)幾乎不斷的地物光譜曲線。高光譜圖像目前已有廣泛應(yīng)用[1-2]。然而,高光譜圖像具有的數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)不確定和維數(shù)高等特點(diǎn)使得傳統(tǒng)的高光譜圖像分類算法,例如貝葉斯分類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法等,遭遇了“

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本文編號：1052207