一种基于机器学习的火点检测算法

摘要：

针对传统基于多通道阈值火点判断方法在Landsat 8图像上选取困难的问题,该文提出一种基于机器学习的火点检测算法.该文采用非均衡数据分类框架,通过两个步骤实现火点检测:第一步为非火点排除,通过主分量分析提取特征,采用该文提出的正例优先感知机组合分类器排除掉大多数的非火点;第二步为精确分类,通过线性判别分析变换得到特征,采用加权支持向量机实现准确的火点判别.实验结果表明,该文算法实现了准确率与漏检率的较好折中.

关键词：火点检测、正例优先感知机、线性判别分析、加权支持向量机

所属期刊栏目：45

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金项目;北京空间飞行器总体设计部研究项目

在线出版日期：2020-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：64-70