高维遥感图像的快速分类算法

摘要：

为了实现对高维遥感图像的快速准确分类,提出了一种基于k均值二叉树支持向量机(SVM)的分类方法.该方法通过对选取的训练样本进行k均值聚类,生成支持向量机分类二叉树,作为确定最佳分类顺序的依据,以降低分类过程中的误差累积并提高整体分类精度,而且可缓解由样本数量不均衡导致的分类误差.该方法可在不进行降维处理的情况下,对高维遥感图像进行快速准确分类.测试结果表明,其分类速度和分类精度都优于传统的支持向量机分类结果.

关键词：支持向量机SVM、k均值二叉树、图像分类、高维数据

所属期刊栏目：41

分类号：TP701(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金项目41201454;辽宁省大学生创新创业训练计划项目201410147047

在线出版日期：2016-09-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：19-23,37