基于核最小噪声分离变换的高光谱遥感影像多类 SVM 分类

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 10次 | 上传用户：jinr0op8

【摘要】

：

高光谱遥感影像具有高维非线性、数据冗余多、训练样本难以获得等特点。在线性最小噪声分离变换MNF(Minimum Noise Fraction)的基础上,引入核方法,提出核最小噪声分离变换KMNF(Kernel Minimum Noise Fraction)高光谱遥感影像非线性特征提取方法。在KMNF特征提取后的影像上利用多类SVM进行高光谱影像分类,分析数据维数、样本个数对分类结果的影响,并与传统

【作者】

：

林娜杨武年王斌

【机构】

：

重庆交通大学土木建筑学院,成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室,重庆市地理信息中心

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2014年06期

【关键词】

：

高光谱遥感核最小噪声分离变换多类SVM Hyperspectral remote sensing Kernel minimum noise fraction

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