论文部分内容阅读
针对一对一策略的支持向量机算法进行了加权改造,提出一种新的基于非线性相关系数的核方法,在没有地物真实参考图的情况下进一步提高了超谱数据的分类精度。该方法考虑到遥感超谱数据信息依波段分布不均匀的特性,采用非线性相关系数对各波段数据在核函数内部进行加权,使得与参考图相关信息多的波段在分类器中发挥更为显著的作用。同时还提出一种基于非线性相关系数的参考图估计算法,解决了实际应用中真实参考图难以获取的问题。实验对比了采用径向基函数核的支持向量机分类器,结果显示在内部参数为典型值时,所提方法可在无需地物真实参考