[发明专利]一种多核机器学习融合多尺度特征的高光谱地物分类方法在审
| 申请号： | 202010318446.4 | 申请日： | 2020-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN111723838A | 公开（公告）日： | 2020-09-29 |
| 发明（设计）人： | 汪洪桥;汪羚;蔡艳宁;付光远;伍明;范青刚 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军火箭军工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 房鑫 |
| 地址： | 710025 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多核机器学习融合多尺度特征的高光谱地物分类方法，包括以下步骤：1)获取高光谱图像，再使用非均匀采样滤波核在每一波段上对高光谱图像进行二维空间非均匀滤波采样，再将采样得到的二维矩阵拉伸变换为一维向量，最后使用PCA对二维矩阵进行降维，以提取主成分波段，得高光谱图像的特征；2)提取目标的多尺度特征，在多核学习框架式中对目标的多尺度特征与多尺度核进行有机融合，再进行加权映射，得融合核矩阵，然后通过训练决策函数得到最优的多尺度核分类器，最后利用优化的多尺度核分类器对图像进行分类，完成多核机器学习融合多尺度特征的高光谱地物分类，该方法能够高精度高实时性的进行高光谱地物分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多核 机器 学习 融合 尺度 特征 光谱 地物 分类 方法 | ||
【主权项】：
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