基于LSSVM和D-S的遥感图像分类方法 |
| |
引用本文: | 赵勇军.基于LSSVM和D-S的遥感图像分类方法[J].华中师范大学学报(自然科学版),2014,48(1):0. |
| |
作者姓名: | 赵勇军 |
| |
作者单位: | 阿坝师范高等专科学校 网络管理中心, 四川 汶川 |
| |
基金项目: | 阿坝师专校级规划课题(ABS13-19) |
| |
摘 要: | 为了提高遥感图像的识别率,提出一种基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)和证据理论(Dempster-Shafer theory,D-S)的遥感图像分类方法.该方法首先分别提取遥感图像的纹理和颜色特征,然后分别对纹理和颜色特征采用LSSVM建立分类模型,并得到相应特征的分类率,最后把单一特征分类正确率输入到D-S证据理论对它们进行融合,从而得到它们的权值,并根据权值得到遥感图像的最终分类结果.仿真结果表明,该方法不仅提高了遥感图像的分类率,而且还加快了遥感图像分类的速度,从而使得该方法在地理信息系统具有一定的应用价值.
|
关 键 词: | 最小二乘支持向量机 证据理论 遥感图像 |
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
| 点击此处可从《华中师范大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《华中师范大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文 |