[发明专利]一种联合MKFDA和SVM的高光谱遥感图像分类方法在审
| 申请号： | 202010564839.3 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111738328A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 陈丽佳;李颖颖;陈正鑫;魏宝祥;陈平平 | 申请（专利权）人： | 阳光学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 钱莉;蔡学俊 |
| 地址： | 350015 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种联合MKFDA和SVM的高光谱遥感图像分类方法，提出了MKFDA与SVM相结合的高光谱遥感图像分类算法，来提高高光谱遥感图像的分类速度和分类精度。我们先用MKFDA对光谱波段进行特征降维，再使用SVM对高光谱遥感图像进行分类。基于Pavia University高光谱遥感数据集的实验结果表明，所提出联合MKFDA和SVM的高光谱遥感图像分类方法取得了良好的分类效果，只要8个特征维度就能达到92.13%的分类精度，与直接使用原始数据进行分类相比，减少了95个特征维度，并提高了0.31%的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联合 mkfda svm 光谱 遥感 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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