| 
  中国学术期刊网络出版总库
  关闭
基于最小二乘支持向量机的无人机遥感影像分类  
   推荐 CAJ下载 PDF下载
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 刘伟; 赵庆展; 汪传建; 陈洪; 李沛婷;
【作者单位】 石河子大学信息科学与技术学院; 国家遥感中心新疆兵团分部; 新疆生产建设兵团空间信息工程技术研究中心; 新疆生产建设兵团空间信息工程实验室;
【文献出处】 江苏农业科学 , Jiangsu Agricultural Sciences, 编辑部邮箱 2017年 09期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 最小二乘支持向量机; 粒子群优化; 网格搜索; 交叉验证; 无人机遥感;
【摘要】 针对SVM容易出现过学习、泛化能力下降的问题,利用LSSVM在求解线性方程组时的自身优势,对高分辨率无人机多光谱影像进行地物分类识别。采用固定翼无人机搭载Micro MCA12 Snap多光谱相机,获取研究区域玛纳斯河畔的多光谱影像,首先利用最佳波段指数法与光谱信息、纹理信息结合得到最佳特征波段组合,从而降低数据维度,进而利用粒子群优化和网格搜索算法分别进行参数寻优并交叉验证方法对影像进行SVM和LSSVM对比试验。结果表明,Micro MCA12 Snap多光谱传感器所选择的1、6、11波段组合及NDVI、NDWI、Mean特征信息组合,粒子群优化LSSVM分类的总体精度较网格搜索LSSVM高0.092%,Kappa系数高0.006;粒子群优化LSSVM分类的总体精度较粒子群优化SVM分类高2.021%,Kappa系数高0.008。试验方法改善了各种地物特别是裸地与沙石的区分,是对该相机及特征组合进行分类的有效手段。
【基金】 国家自然科学基金(编号:41461088、31260291); 新疆生产建设兵团科技计划(编号:2015BA006)
【更新日期】 2017-07-10
【分类号】 TP18;TP751
【正文快照】 3.新疆生产建设兵团空间信息工程技术研究中心,新疆石河子832000;4.新疆生产建设兵团空间信息工程实验室,新疆石河子832000)随着无人机技术[1]的成熟,轻量型的多光谱传感器被广泛搭载并获取数据[2-3],在国土资源[4-5]、环境灾害[6-7]、农情监测[8-12]等众多领域得到广泛应用。?

xxx
【相似文献】
中国期刊全文数据库
中国优秀硕士学位论文全文数据库
中国博士学位论文全文数据库
中国重要会议论文全文数据库
中国重要报纸全文数据库
中国学术期刊网络出版总库
点击下列相关研究机构和相关文献作者，可以直接查到这些机构和作者被《中国知识资源总库》收录的其它文献，使您全面了解该机构和该作者的研究动态和历史。
【文献分类导航】从导航的最底层可以看到与本文研究领域相同的文献，从上层导航可以浏览更多相关领域的文献。

工业技术
　 自动化技术、计算机技术
　　 自动化基础理论
　　　 人工智能理论

工业技术
　 自动化技术、计算机技术
　　 遥感技术
　　　 遥感图像的解译、识别与处理
　　　　 图像处理方法
  
 
  CNKI系列数据库编辑出版及版权所有：中国学术期刊(光盘版)电子杂志社
中国知网技术服务及网站系统软件版权所有：清华同方知网(北京)技术有限公司
其它数据库版权所有：各数据库编辑出版单位（见各库版权信息）
京ICP证040431号    互联网出版许可证 新出网证（京）字008号