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为了进一步提高支持向量机方法在超光谱图像分类中的性能,提出一种自适应加权核方法。该方法的关键是每个波段自适应权值的计算,考虑到超谱数据信息依波段分布不均匀及每个波段图像所含信息不同的特性,采用相邻波段图像间的相关系数及波段图像的归一化标准差之和作为该波段数据的权值,并给出了算法的具体实现步骤。实验结果表明:自适应加权核方法明显优于支持向量机方法,平均精度和总体精度分别提高了2.07%和2.28%,且对支持向量数目也有一定约减。