技术标签:svm 本文选自《基于PCA和SVM的高光谱遥感图像分类研究 》–张亮,感觉对一些概念了解的还行但是和实际结合就有点犯晕了,做部分整理,强调理解。 摘要:由于高光谱图像波段数目多,各波段间具有较强的相关性,因此通过主成分分析(PCA)方法对高光谱数据进行预处理,达到了降维的目的,同时也去除了噪声波段。用支持...
高光谱图像分类基础 1.基本介绍 高光谱遥感(Hyperspectral remote sensing) 是将成像技术和光谱技术相结合的多维信息获取技术,同时探测目标的二维集合空间与一维光谱信息,获取高光谱分辨率的连续、窄波段图像数据。 高光谱识别优势: 光谱分辨率高、波段众多,能够获取地物几乎连续的光谱特征曲线,并可以根据需要选择或提取...
高光谱图像分类是指对高光谱图像中的每个像素点进行分类,将其归为不同的类别。下面是一个简单的高光谱图像分类代码示例,使用的是支持向量机(SVM)分类器。 首先,需要导入必要的库和数据集: import numpy as n…
title(['SPA+SVM识别准确率:' num2str(accuracy1(1)) '%'],'fontsize',13)%title(图形名称) axis tight %% SVM测试集 [predict_label,accuracy] = svmpredict(test_y,input1',model_svm); %% 打印测试集分类准确率 total = length(test_y); right = sum(predict_label == test_y); disp('打印...
1、高光谱遥感影像分类算法SVM1 高光谱遥感简介20 世纪 80 年代以来,遥感技术的最大成就之一就是高光谱遥感技术的兴起1。高光谱遥感技术又称成像光谱遥感技术,始于成像光谱仪的研究2。所谓高光谱遥感(Hyperspectral Remote Sensing)通俗地说就是指利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体中获取有关数据的方法。高光谱...
结果显示,当光谱带与地形指数结合使用时,ML算法产生了准确的分类,导致具有类似光谱特征的类别之间更好的区分,如pajonal(草丛为主的覆盖)和短草或岩石群,以及冰碛、农业和森林地区。使用随机森林算法,从光谱带和地形指数的组合中获得了具有最高解释力的模型(Kappa=0.81)。我们的研究提出了在地形复杂的科迪勒拉山脉地形...
高光谱影像的多核SVM分类
应用SVM算法进行TM多光谱图像地物分类 维普资讯 http://www.cqvip.com
matlab 本身自带的SVM有缺陷,libsvm使用起来麻烦,本程序使得你只用两行代码就能搞定图像的分类,简单轻松。感兴趣的可以下去试一下,因为代码是本人研究课题中的一部分,暂时不方便公开,但大家可能方便地使用。如果有什么BUG,欢迎留言,我会进行更新。 代码片段和文件信息 function democlcaddpath(‘libsvm_win‘);addpat...