| 改进支持向量机算法无人机影像信息精确提取 |
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| 引用本文： | 马潇潇,张光胜,李长春,慎利.改进支持向量机算法无人机影像信息精确提取[J].测绘科学,2015,40(3):47-51. |
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| 作者姓名： | 马潇潇 张光胜 李长春 慎利 |
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| 作者单位： | 1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南焦作,454001;2. 北京师范大学资源学院,北京,100875 |
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| 基金项目： | “十二五”科技支撑计划项目(2012BAJ23B04-2);河南省基础与前沿技术研究项目(112300410282);河南省教育厅科学技术研究重点项目(12B420002);河南理工大学博士基金项目(B2012-025) |
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| 摘 要： | 支持向量机(SVM)算法作为一种成功应用于大多数遥感影像的分类方法,虽然具有较高的提取精度,但是针对分类中仅仅采用单一参数,严重依赖于参数选择的不足,该文基于AdaBoost算法提出一种改进的SVM分类方法。该方法采用选择径向基函数作为核函数的SVM算法作为AdaBoost的弱分类器,实现了核参数的自适应调整。实验结果证明,该方法可以达到精确提取无人机影像信息的目的。
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| 关 键 词： | 支持向量机 AdaBoost 无人机影像 信息提取 |
Accurate information extraction of unmanned aerial vehicle images based on improved SVM |
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| MA Xiao-xiao
,
ZHANG Guang-sheng
,
LI Chang-chun
,
SHEN Li.Accurate information extraction of unmanned aerial vehicle images based on improved SVM[J].Science of Surveying and Mapping,2015,40(3):47-51. |
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| Authors: | MA Xiao-xiao ZHANG Guang-sheng LI Chang-chun SHEN Li |
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| Institution: | MA Xiao-xiao;WANG Bao-shan;LI Chang-chun;SHEN Li;School of Surveying and Land Information Engineering,Henan Polytechnic University;College of Resources Science & Technology,Beijing Normal University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | SVM AdaBoost UAV image information extraction |
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