基于最小二乘支持向量机的线性特征地物亚像元定位

摘要：

BP神经网络已被证明能有效实现遥感图像的亚像元定位,但其训练时间较长,容易陷入局部最优且依赖于大量的训练样本.而在实际应用中,训练样本即先验信息较难获取.然而,建筑物及道路等地物具有规则的线性空间分布.针对这些线性特征地物,研究了一种训练样本的几何合成方法,消除对先验信息的依赖,并提出利用最小二乘支持向量机实现亚像元定位.实验表明,这种结合合成训练样本与最小二乘支持向量机的亚像元定位方法是合理可行的,且与BP神经网络实现方法相比,训练过程明显加快,定位精度更高.

关键词：遥感图像、亚像元定位、线性特征、最小二乘支持向量机、合成训练样本

所属期刊栏目：41

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金60802059,61077079;教育部博士点新教师基金200802171003

在线出版日期：2012-10-29（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：1669-1675