【摘 要】
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文章提出了一种结合改进的最佳指数法(OIF)和支持向量机(SVM)进行高光谱遥感影像分类新方法。利用本文提出的稳定系数进行波段初选择,根据相关系数选择波段组合生成新影像,并
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,
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文章提出了一种结合改进的最佳指数法(OIF)和支持向量机(SVM)进行高光谱遥感影像分类新方法。利用本文提出的稳定系数进行波段初选择,根据相关系数选择波段组合生成新影像,并对新影像进行OIF计算,得到OIF值最大的波段组合为最佳波段组合;构建SVM分类器,对最佳波段组合分类;最后将分类结果与其他监督分类方法比较,并在相同核函数下与PCA和SVM结合的方法进行精度比较分析。实验结果表明,本文方法能够有效提取最佳波段组合,在SVM算法下获得较高分类精度。
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