基于SVM的高光譜遙感圖像分類(lèi)分析

1.47萬(wàn)字 37頁(yè) 原創(chuàng)作品，已通過(guò)查重系統(tǒng)

摘要

就對(duì)地觀測(cè)技術(shù)水平的提高，光譜遙感技術(shù)成為人們獲得地面上信息的重要招數(shù)，它用很多很窄的電磁波波段從感興趣的東西獲得有效消息。高光譜遙感看作一種新的遙感方法，在民用和軍用方面都發(fā)揮著舉足輕重的作用。
高光譜圖像分類(lèi)是高光譜信息處理的第一目標(biāo)。高光譜圖像以其高分辨率、多波段數(shù)、大數(shù)據(jù)量的特性給傳統(tǒng)圖像分類(lèi)技術(shù)帶來(lái)了很大的困難。出于支持向量機(jī)在小樣本、非線性和高維空間中表現(xiàn)出良好的分類(lèi)功能，本文主要探討了基于支持向量機(jī)的高光譜遙感圖像分類(lèi)方法，重點(diǎn)包括：概況介紹了遙感研究的現(xiàn)狀，高光譜遙感分類(lèi)的傳統(tǒng)方法及圖像的分類(lèi)結(jié)果，基于支持向量機(jī)的高光譜遙感分類(lèi)。綜述了高光譜圖像分類(lèi)的基本定義，對(duì)監(jiān)督分類(lèi)與非監(jiān)督分類(lèi)，硬分類(lèi)和軟分類(lèi)，單分類(lèi)和多分類(lèi)等分類(lèi)方法進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹，對(duì)監(jiān)督分類(lèi)與非監(jiān)督分類(lèi)進(jìn)行了研究。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)法是基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化標(biāo)準(zhǔn)來(lái)設(shè)計(jì)的，其采取的大前提是需要足量的學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)。而基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)能走出小樣本學(xué)習(xí)的牢籠。將支持向量機(jī)的設(shè)計(jì)方法應(yīng)用到高光譜圖像分類(lèi)中來(lái)，獲得了不錯(cuò)的分類(lèi)成效。分析了支持向量機(jī)類(lèi)型的選取和參數(shù)的規(guī)定對(duì)分類(lèi)器性能的改變。




關(guān)鍵詞：高光譜遙感，支持向量機(jī)，監(jiān)督分類(lèi)，圖像分類(lèi)，非監(jiān)督分類(lèi)