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基于空间信息和集成学习的高光谱遥感影像分类方法

2862018/08/10
咨询成果 发布成果
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 成果持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 数据分析处理
  • 项目名称 基于空间信息和集成学习的高光谱遥感影像分类方法
  • 知识产权 发明专利
  • 成果成熟度
  • 项目简介 本发明公开了一种基于空间信息和集成学习的高光谱遥感影像分类方法，主要解决传统单一分类器自身的局限性和现有集成方法只是利用光谱信息而忽略空间信息的问题。其实现步骤为：1)对高光谱遥感影像数据做PCA变换并提取第一主成分，并对第一主成分进行图像分割，得到一幅分割图；2)用随机特征子集选择方法得到Z个波段子集；3)用SVM对特征子集分别进行训练和测试，得到Z个预测集；4)用多数投票法融合分割图和Z个预测集，得到Z个融合后的标签集；5)对Z个标签集再次用多数投票法进行融合，得到最终的分类映射。本发明在随机特征子集选择集成方法中引入空间信息，极大的提高了分类效果，可用于实际中训练样本特别少的分类。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2018/03/13
  • 委托机构 西安电子科技大学
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