文件名称：基于改进的最小二乘支持向量机的高光谱遥感图像分类 (2008年)
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更新时间：2024-05-17 15:52:19
工程技术 论文
支持向量机因其适用高维特征、小样本与不确定性问题的优越性,是一种极具潜力的高光谱遥感分类 方法。核函数是支持向量机的核心,核函数分为局部核函数与全局核函数两大类,不同的核函数将产生不同的 分类效果。核函数也是支持向量机理论中比较难理解的一部分。在基本核函数中引入光谱匹配识别中的典型方 法―――光谱角度匹配法( SAM法),兼顾到光谱亮度与光谱向量方向的距离测度,结合最小二乘支持向量机,通 过与传统 SVM分类方法的比较,证明这种方法的有效性。