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聚类特征和SVM组合的高光谱影像半监督协同分类
  • ISSN号：1001-1595
  • 期刊名称：《测绘学报》
  • 时间：0
  • 分类：P237[天文地球—摄影测量与遥感;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构：[1]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
  • 相关基金：国家973计划重点项目(2010CB731801);国家自然科学基金(61172174);国家科技支撑计划(2013BAH42F03);重大科技专项(2012YQ16018505);教育部新世纪优秀人才基金(NCET-12-0426);深圳市科技研发资金(JCYJ20120618162928009);省部产学研结合项目(2012B090500016)
作者： 张磊[1], 邵振峰[1], 周熙然[1], 丁霖[1]
关键词： 支持向量机, 半监督分类, 高光谱影像, 聚类特征
中文摘要：

提出一种聚类特征和SVM组合的高光谱影像半监督协同分类方法。利用构建的协同分类框架能够将KSFCM聚类算法与半监督SVM分类器相结合,同时利用聚类和分类优势,提高分类器的分类准确率。其中,通过聚类损耗函数、分类一致函数、分类差异性、样本差异性4个指数用以构建协同分类框架,以充分利用少量类标签样本信息,避免高光谱类标签样本获取困难问题,在一定程度上解决SVM支持向量随着训练样本增加而线性增加的问题,从而寻求最佳分类结果。试验结果表明,本文所提方法得到的分类精度优于直接利用SVM进行半监督分类。

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期刊信息
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