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(论文):结合改进的OIF与SVM方法对高光谱遥感影像进行分类

  • 更新:2024-12-14 08:06:08
  • 大小:1.11MB
  • 推荐:★★★★★
  • 来源:网友上传分享
  • 类别:其它 - 移动开发
  • 格式:CAJ

资源介绍

面向对象分类方法是适合于高空间分辨率影像信息提取的技术之一,主要包括最邻 近和隶属度函数两种分类方法,具有小样本和高维特征的特点。其中,面向对象隶属度 函数的模糊分类更是适合于研究范围较大影像区域。实际应用隶属度函数分类时,一般 是针对研究区遥感影像的特点,根据经验知识,人为的分析和尝试极少量的特征,以分 类结果好坏决定是否选用该特征。显然这种方式具有一定的主观性和盲目性,缺乏科学 性和实用性,选取的特征难以保证分类的精度与速度。本文依托“十二五”计划中“高 分数据土地利用要素快速提取技术”课题,针对隶属度分类的特征选择进行了以下研究。