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善于捕捉空间信息的条件随机场模型虽然已被应用于高光谱遥感图像分类,但条件随机场的性能受到了标注训练样本数量的制约。为解决上述问题,本文提出了一种半监督条件随机场模型用于高光谱遥感图像分类。在该模型中,首先,利用空间-光谱拉普拉斯支持向量机定义关联势函数,以利用未标注样本中包含的信息获取样本类别概率;然后,在交互势函数中嵌入未标注的空间邻域样本,以充分利用空间信息实现对样本类别概率的修正;最后,采用分布式学习策略和平均场完成半监督条件随机场的训练和推断。本文在两个公开的高光谱数据集(Indian Pines数据集,Pavia University数据集)上进行了实验。实验结果表明Kappa系数提升3.94%。 相似文献
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针对传统单一灰色最小二乘支持向量机(GLSSVM)高程拟合方法的不足以及LSSVM模型参数选择的随机性,该文提出了一种基于PSO-GA算法优化的灰色最小二乘支持向量机高程拟合模型。模型将灰色模型与最小二乘支持向量机模型相结合,建立GLSSVM模型,并结合粒子群算法与遗传优化算法寻找GLSSVM模型的最优参数组合。为进一步验证提出模型的可靠性与有效性,通过具体工程实例,并将拟合结果分别与粒子群算法优化的最小二乘支持向量机模型(PSO-GLSSVM),遗传算法优化的最小二乘支持向量机模型(GA-GLSSVM)及单一GLSSVM模型进行对比分析,结果表明,PSO-GA-GLSSVM模型拟合精度更好,可靠性更高,为高程拟合研究提供了一种思路。 相似文献
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分析在基于最小二乘支持向量机的卫星钟差预报中样本数据预处理的必要性,列举了归一化、标准化和相邻历元一次差3种数据预处理方法。然后结合实例,对比分析不同数据预处理方法对基于最小二乘支持向量机的钟差预报精度的影响,得出不同方法对钟差预报精度的影响不同,其中,基于一次差方法的预报精度最高。最后,将基于一次差方法的最小二乘支持向量机预报模型与常用的二次多项式模型和灰色系统模型进行比较,结果表明,最小二乘支持向量机模型的预报效果明显优于两种常规模型。 相似文献
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本文论述了支持向量机的回归算法,提出了基于支持向量机的GPS高程异常拟合方法,并在MATLAB中编制了相应的支持向量机程序,建立了相应的GPS高程异常模型.以实例数据讨论了基于支持向量机的GPS高程异常分析方法.研究表明:用支持向量机技术建立GPS高程异常模型是可行的和有效的. 相似文献
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遗传算法优化支持向量机矿产预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对矿产预测中已知矿点的样本数目较少的问题,该文提出了一种基于遗传算法优化的支持向量机矿产预测方法。采用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和径向基核函数参数,避免了参数选择不当对支持向量机预测结果的影响,从而提高矿产预测的精度。以空间建模工具ArcSDM中的卡林型金矿床数据为例进行实验。结果表明,支持向量机模型的预测准确率为89.3%,查准率为70.2%;而证据权方法的预测准确率为79.4%,查准率为50%,均小于支持向量机预测结果,说明遗传算法优化的支持向量机是一种有效的矿产预测方法。 相似文献
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提出了一种基于小波变换和最小二乘支持向量机的卫星钟差预报方法。首先通过小波变换把钟差时间序列分解成具有不同频率特征的分量,然后根据各分量的特点构建不同的最小二乘支持向量机模型进行预报,最后将各分量的预报结果进行叠加得到最终的钟差预报值。实验结果表明,该方法的预报效果优于单一的最小二乘支持向量机模型以及常规的二次多项式模型和灰色系统模型。 相似文献
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高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。 相似文献
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针对目前高分辨率遥感影像变化检测算法对于光谱变化过敏感问题,本文提出了一种基于超像素分割与条件随机场(CRF)的遥感影像变化检测算法。首先采用空间约束的t混合模型驱动的分割模型,获得同质性超像素块,实现良好的边界附着性和亮度均匀性。然后计算分割得到的双时相影像块之间的特征差异性,获取变化幅度图像。最后利用模糊聚类算法(FCM)对变化幅度图像进行聚类,得到隶属度图像作为CRF一阶势,并利用光谱-空间相似度约束的函数构建CRF二阶势。试验结果表明,与现有方法相比,该方法检测精度可提高5%,错检率和漏检率可降低3%,能较好地应对输入图像的光谱变化,并保持变化检测结果的边缘细节。 相似文献
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基于支持向量机的无限集成学习方法(SVM-based IEL)是机器学习领域新兴起的一种集成学习方法。本文将SVM-based IEL引入遥感图像的分类领域,并同时将SVM、Bagging、AdaBoost和SVM-based IEL等方法应用于遥感图像分类。实验表明:Bagging方法可以提高遥感图像的分类精度,而AdaBoost却降低了遥感图像的分类精度;同时,与SVM、有限集成的学习方法相比,SVM-based IEL方法具有可以显著地提高遥感图像的分类精度、分类效率的优势。 相似文献
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This paper presents a spatially distributed support vector machine (SVM) system for estimating shallow water bathymetry from optical satellite images. Unlike the traditional global models that make predictions from a unified global model for the entire study area, our system uses locally trained SVMs and spatially weighted votes to make predictions. By using IKONOS-2 multi-spectral image and airborne bathymetric LiDAR water depth samples, we developed a spatially distributed SVM system for bathymetry estimates. The distributed model outperformed the global SVM model in predicting bathymetry from optical satellite images, and it worked well at the scenarios with a low number of training data samples. The experiments showed the localized model reduced the bathymetry estimation error by 60% from RMSE of 1.23 m to 0.48 m. Different from the traditional global model that underestimates water depth near shore and overestimates water depth offshore, the spatially distributed SVM system did not produce regional prediction bias and its prediction residual exhibited a random pattern. Our model worked well even if the sample density was much lower: The model trained with 10% of the samples was still able to obtain similar prediction accuracy as the global SVM model with the full training set. 相似文献
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《International Journal of Digital Earth》2013,6(6):492-509
Land cover monitoring using digital Earth data requires robust classification methods that allow the accurate mapping of complex land cover categories. This paper discusses the crucial issues related to the application of different up-to-date machine learning classifiers: classification trees (CT), artificial neural networks (ANN), support vector machines (SVM) and random forest (RF). The analysis of the statistical significance of the differences between the performance of these algorithms, as well as sensitivity to data set size reduction and noise were also analysed. Landsat-5 Thematic Mapper data captured in European spring and summer were used with auxiliary variables derived from a digital terrain model to classify 14 different land cover categories in south Spain. Overall, statistically similar accuracies of over 91% were obtained for ANN, SVM and RF. However, the findings of this study show differences in the accuracy of the classifiers, being RF the most accurate classifier with a very simple parameterization. SVM, followed by RF, was the most robust classifier to noise and data reduction. Significant differences in their performances were only reached for thresholds of noise and data reduction greater than 20% (noise, SVM) and 25% (noise, RF), and 80% (reduction, SVM) and 50% (reduction, RF), respectively. 相似文献
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结合随机森林面向对象的森林资源分类 总被引:2,自引:0,他引:2
针对森林资源分类研究较少且缺少相对简单有效的方法的情况,提出一种结合面向对象和随机森林的森林资源分类方法。面向对象分割技术可减少“椒盐效应”,随机森林分类算法具有高准确度、抗噪声能力强、性能稳定等优势。鉴于此,通过调整面向对象的分割参数,构造最优特征空间及估算随机森林中决策树的数量等,构建了最优的面向对象随机森林分类模型。另外,选择了SVM算法作对比试验。试验结果显示,本文分类算法的总体精度达到83.34%,Kappa系数为0.7892,明显高于SVM,能够有效提高森林资源分类的精度。 相似文献