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[期刊论文] 作者：靳文凭,肖可可,,
来源：科技视界 年份：2012
本文在SMACC法和PPI法端元提取基础上,得到高光谱遥感影像端元丰度图,之后用SVM法进行分类。通过分类结果精度来评价端元提取的优劣。实验结果表明,基于PPI的线性混合像元分解得到的丰度图用SVM分类效果最佳,整体精度达87.59%,而基于SMACC法结合SVM分类的效果和......
[期刊论文] 作者：靳文凭,肖可可,曾永年,,
来源：现代测绘 年份：2012
本文在SMACC法和PPI法端元提取基础上,得到高光谱遥感影像端元丰度图,之后用SVM法进行分类。通过分类结果精度来评价端元提取的优劣。实验结果表明,基于PPI的线性混合像元分解得到的丰度图用SVM分类效果最佳,分类的整体精度达87.59%,而基于SMACC法结合SVM分类的......
[期刊论文] 作者：肖可可,左廷英,汪长城,,
来源：现代测绘 年份：2012
本文提出了一个基于极化SAR数据进行重要地物要素提取的方法,首先通过经典的特征分解方法得到散射目标的极化特征,然后结合基于Wishart的K-means非监督分类方法和基于最大似然的监督分类方法得到分类结果,经过分类后处理,最后提取各地物要素,生成地表覆盖图。实......
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