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针对高分辨率遥感数据分类多特征、小样本的特点,将训练样本像素邻域的数据立方以三阶张量表征,并提出了利用支持张量机对训练样本进行监督分类的模型和解法。实验结果表明,此方法能够利用少量的训练样本实现更优的分类精度。
高分辨率遥感影像的支持张量机分类方法
【摘 要】
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针对高分辨率遥感数据分类多特征、小样本的特点,将训练样本像素邻域的数据立方以三阶张量表征,并提出了利用支持张量机对训练样本进行监督分类的模型和解法。实验结果表明,此方法能够利用少量的训练样本实现更优的分类精度。
【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,武汉市珞喻路129号,430079
【出 处】
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武汉大学学报(信息科学版)
【发表日期】
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2012年03期
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