【摘 要】
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提出了一种稳健的高分辨率遥感图像多尺度分割算法。该方法基于自适应Mean-shift聚类过程,不需要假定数据分布类型,也不需要指定类别的数目,自动化程度较高,并针对高分辨遥感图像所体现出来的地物的多种信息特征,结合多种特征进行了区域合并。采用分辨率为1 m的IKONOS卫星影像进行分割试验。结果表明,该算法不仅能充分利用高分辨率遥感图像中地物的信息特征获得良好的分割效果,而且自适应程度高,抗噪能力
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提出了一种稳健的高分辨率遥感图像多尺度分割算法。该方法基于自适应Mean-shift聚类过程,不需要假定数据分布类型,也不需要指定类别的数目,自动化程度较高,并针对高分辨遥感图像所体现出来的地物的多种信息特征,结合多种特征进行了区域合并。采用分辨率为1 m的IKONOS卫星影像进行分割试验。结果表明,该算法不仅能充分利用高分辨率遥感图像中地物的信息特征获得良好的分割效果,而且自适应程度高,抗噪能力强,精度也能满足要求,是一种稳健的自动分割方法。
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惩罚系数是支持向量机(SVM)机器学习中的一个重要参数,它的设置对分类结果有很大影响。但它没有规律可循,高光谱影像数据量大、数据复杂,为其选择合适的惩罚系数非常困难。提出无惩罚系数的SVM算法,利用最近点算法(NPA)计算二分类,对错分数据不设惩罚系数,而是对其重新构造凸集,计算最优超平面,迭代循环直到错分率达到所设的阈值为止。此算法简化了计算过程,降低了误分率。最后用AVIRIS高光谱影像进行实
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