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基于空间信息迁移的高光谱图像分类方法

1762018/09/14
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 其他电子信息
  • 项目名称 基于空间信息迁移的高光谱图像分类方法
  • 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迁移的高光谱图像分类方法，主要解决现有基于SVM算法的高光谱图像分类不准确，速度较慢，稳定性较差的问题。其实现步骤是：先从高光谱图像中随机选出一些波段分别作为源域，利用EM算法对源域进行聚类得到空间信息；随机选取高光谱图像剩余波段中一些波段作为目标域，在空间信息的约束下将目标域样本迁移到标记样本；最后用SVM算法对这些标记样本进行训练分类，得到最终的分类结果。本发明与传统的分类方法相比，具有速度快、效果好等优点，而且可使用较少的波段达到较高的聚类精度，大大的节约了计算成本，可用于矿产探测、资源调查及环境监测。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2019/09/14
  • 委托机构 西安电子科技大学
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