VHSR图像基于分割对象分类器性能评价

编号 zgly0001596095

文献类型 期刊论文

文献题名 VHSR图像基于分割对象分类器性能评价

作者 于海洋  甘甫平  武法东  党福星 

作者单位 中国地质大学(北京)地球科学与资源学院  中国国土资源航空物探遥感中心  中国国土资源航空物探遥感中心北京100083  北京100083 

母体文献 国土资源遥感 

年卷期 2008年02期

年份 2008 

分类号 TP391.41 

关键词 基于对象图像分析  分类  IKONOS  QuickBird  高分辨率  SVM 

文摘内容 对比研究了平行六面体、最近邻分类法、最大似然法、神经网络等经典分类算法以及近年来新发展的支持向量机分类算法在基于分割对象的高分辨率遥感图像分类中的性能,详细分析了不同内积核函数对于支持向量机分类的影响。对两个试验区进行试验的结果表明,支持向量机分类算法分类精度得到明显改善,同时分类结果受参数、样本选择等影响较小,稳定性好。