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组合核支持向量机高光谱图像分类被引量：6: 2013年; 为了提高高光谱遥感图像分类中空间信息的利用率,提出一种将空间邻域信息和光谱信息结合的组合核支持向量机(SVM)学习算法.用SVM进行预分类,从分类结果图提取各像素的空间邻域特征,与光谱特征结合构造组合核SVM进行分类,并再次提取空间邻域特征进行多次空-谱信息组合核SVM迭代分类,如此迭代10次,从中选择合适的结果作为最终输出.结果表明,该方法对传统支持向量机的分类精度提升幅度可达10%左右.同时,与其他组合核支持向量机相比,该算法用更少的训练样本获得了更高分类精度.; 厉小润朱洁尔王晶赵辽英; 关键词：高光谱图像分类支持向量机空间邻域

结合空间信息的高光谱图像支持向量机分类研究: 高光谱遥感图像极高的光谱分辨率能够很好地反映地表地物的不同材质特性，使得高光谱图像比多光谱图像更适合于地物分类，因此得到了越来越多的关注和研究。　　在高光谱图像分类时，高维度的数据提高了分类器检测和识别各种地物类别的...; 朱洁尔; 关键词：高光谱图像支持向量机图像分割空间邻域图像分类算法; 文献传递

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朱洁尔