10.3969/j.issn.1001-0068.2009.02.016
支持向量机在高光谱遥感图像植被分类中的应用
在分析传统统计模式识别分类方法分类精度不高的现状的基础上,以OMIS-I影像为例,采用基于支持向量机的方法对延河流域枣园地区植被信息进行提取,取得了很好的实验结果.与传统的最大似然分类提取方法相比,基于支持向量机的方法提取精度达90.50%,Kappa系数也超过了0.87,比单纯的最大似然分类方法提取精度高得多,而且该方法具有很强的操作性和实用性.图6,表2,参6.
支持向量机(SVM)、高光谱遥感、精度分析
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TP751(遥感技术)
国家自然科学基金资助项目40771019
2009-06-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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