基于支持向量机的航空影像纹理分类研究

提出一种用SVM解决航空影像纹理分类的方法。在利用一些常用的纹理特征的基础上,将SVM用于航空影像纹理分类,有效地解决了特征选择难和高维数问题。试验表明,这种方法可以取得较好的结果。     

利用分离性测度多类支持向量机进行高光谱遥感影像分类

从支持向量机的基本理论出发,结合高光谱数据的分离性测度,提出了一种基于分离性测度的二叉树多类支持向量机分类器,并用OMIS传感器获得的高光谱遥感数据和Hyperion高光谱遥感数据进行实验,分析比较了各种多类SVM的分类精度,并和传统的光谱角制图和最小距离分类算法进行了比较。结果表明,SVM进行高光谱分类时,基于分离性测度的二叉树多支持向量机的分类精度最高。     

基于支持向量机的遥感影像分类比较研究

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种新的人工智能算法,较好地克服了传统分类方法中存在的小样本、非线性、过学习、高维数、局部极小点等问题,是一种极具潜力的遥感影像分类算法。本研究采用Landsat-5的TM影像,用支持向量分类法对影像进行分类,分析了支持向量机不同参数组合情况下的分类精度,并对支持向量分类法与传统分类方法进行了比较,发现支持向量分类算法具有参数选择范围宽,不要求对待分类区域地物光谱特征和影像分布特征具有先验知识,分类精度高等特点,对于在没有现场同步实测数据的区域进行精确的分类具有特别重要的价值。     

基于支持向量机的高光谱遥感分类进展

支持向量机作为一种最新的也是最有效的统计学习方法,近年来成为模式识别与机器学习领域一个新的研究热点。支持向量机因其适用高维特征、小样本与不确定性问题的优越性,是一种极具潜力的高光谱遥感分类方法。在分析基于支持向量机的高光谱遥感影像分类进展的基础上,对若干需要进一步研究的问题包括多类分类策略、训练样本与特征空间优化、不确定性控制、核函数选择与优化等进行探讨。     

西北旱区遥感影像分类的支持向量机法

针对较大范围、不同时相、不同气候和地貌类型的遥感影像的土地利用现状分类问题,提出了一种结合标准植被指数和纹理特征的支持向量机法。此方法改进了陕西延安、甘肃嘉峪关和青海果洛的遥感影像分类,有效地解决了最大似然法和BP神经网络法的缺陷造成的分类精度不高的问题。分类结果表明:与最大似然法和BP神经网络法相比,结合标准植被指数和纹理特征的支持向量机法的分类总精度最高(97.75%),Kappa系数为0.9691。该方法可为西北旱区遥感影像解译和土地资源可持续发展战略提供方法支撑。     

基于支持向量机和多变量分析的高光谱遥感数据分类

从支持向量机和多变量分析的基本理论出发,建立一个基于支持向量机和多变量分析的高光谱分类器,并利用国产OM IS传感器获得的北京某地区高光谱遥感数据进行试验,采取网格搜寻的方法来确定误差惩罚参数和径向基核参数的值。主要选取独立成分分析和主成分分析这两种多变量分析方法。结果表明,当进行独立成分分析后的数据应用支持向量机分类的时候,分类精度随着维数的增加而递增,10~20维的时候达到最大值,然后随之递减,分类精度最大为78.93%。随后的主成分分析中,得到同样的结论,但精度最高的时候是选择5维特征,精度为88.61%。     

面向卫星云图云分类的自适应模糊支持向量机

云类识别是实现卫星云图自动分析的基础,针对卫星云图易受噪声干扰且不同云系往往相互交叠的特点,构造一种面向云类识别的自适应模糊支持向量机。该方法不仅改进了隶属度函数的表现形式,而且通过定义控制临界隶属度和隶属度衰减趋势的参数,使隶属度能根据不同云系样本的具体分布特性自适应调整,解决了传统模糊支持向量机的隶属度函数难以反映样本分布的问题。在MTSAT卫星云图上的实验结果表明,通过提取云图可见光通道的反照率、红外通道的亮温及三种亮温差作为云图的光谱特征,并结合统计纹理特征,所构造的自适应模糊支持向量机分类器能有效区分晴空区、低云、中云、高云及直展云;云类识别准确率优于标准支持向量机和传统模糊支持向量机,且具有更强的稳定性和自适应性。     

基于多尺度特征融合和支持向量机的高分辨率遥感影像分类

相对传统的中低分辨率遥感数据而言,高空间分辨率遥感影像同一地物内部丰富的细节得到表征,空间信息更加丰富,地物的尺寸、形状以及相邻地物的关系得到更好的反映,但其光谱统计特性不如中低分辨率影像稳定,类内光谱差异较大,而传统分类方法仅依据像元的光谱值,因此在高分辨率影像分类中,传统方法往往不能获得好的结果。在此背景下,提出了一种多尺度空间特征融合的分类方法,旨在利用不同尺度的空间邻域特征弥补传统方法的不足。其基本过程是：首先针对不同尺度特点,用小波变换压缩空间邻域特征,并结合支持向量机得到不同尺度下的分类结果,然后根据尺度选择因子为每个像元选择最佳的类别。文中QuickBird和IKONOS影像实验证明该算法能有效提高高分辨率影像解译的精度。     

支持向量机在MODIS影像分类中的方法研究

支持向量机是一种基于统计理论的机器学习算法,在解决小样本、非线性及高维模式识别中有独特的优势。本文基于MODIS数据的高维特征,采用支持向量机算法对MODIS数据进行分类,并对其在MODIS影像分类中的方法进行了研究,指出了支持向量机分类方法的优越性。     

一种基于输入向量机的高光谱影像分类算法

支持向量机分类方法存在惩罚系数需要交叉验证获取、训练时间较长、支持向量个数随着训练样本数量的变化而变化,以及稳定性和稀疏性较差等问题。针对这些问题,提出了一种基于输入向量机的高光谱影像分类算法。该算法在核逻辑回归模型的基础上,采用前向贪心算法选择训练样本中的输入向量来进行模型的训练,达到稀疏的目的,提高影像的分类精度和分类效率。通过PHI和OMIS两组高光谱影像分类实验,结果表明基于输入向量机分类算法具有稳定性好、稀疏性强的优点。     

A support vector machine classifier based on a new kernel function model for hyperspectral data

The kernel function is a key factor to determine the performance of a support vector machine (SVM) classifier. Choosing and constructing appropriate kernel function models has been a hot topic in SVM studies. But so far, its implementation can only rely on the experience and the specific sample characteristics without a unified pattern. Thus, this article explored the related theories and research findings of kernel functions, analyzed the classification characteristics of EO-1 Hyperion hyperspectral imagery, and combined a polynomial kernel function with a radial basis kernel function to form a new kernel function model (PRBF). Then, a hyperspectral remote sensing imagery classifier was constructed based on the PRBF model, and a genetic algorithm (GA) was used to optimize the SVM parameters. On the basis of theoretical analysis, this article completed object classification experiments on the Hyperion hyperspectral imagery of experimental areas and verified the high classification accuracy of the model. The experimental results show that the effect of hyperspectral image classification based on this PRBF model is apparently better than the model established by a single global or local kernel function and thus can greatly improve the accuracy of object identification and classification. The highest overall classification accuracy and kappa coefficient reached 93.246% and 0.907, respectively, in all experiments.     

An innovative support vector machine based method for contextual image classification

Several remote sensing studies have adopted the Support Vector Machine (SVM) method for image classification. Although the original formulation of the SVM method does not incorporate contextual information, there are different proposals to incorporate this type of information into it. Usually, these proposals modify the SVM training phase or make an integration of SVM classifications using stochastic models. This study presents a new perspective on the development of contextual SVMs. The main concept of this proposed method is to use the contextual information to displace the separation hyperplane, initially defined by the traditional SVM. This displaced hyperplane could cause a change of the class initially assigned to the pixel. To evaluate the classification effectiveness of the proposed method a case study is presented comparing the results with the standard SVM and the SVM post-processed by the mode (majority) filter. An ALOS/PALSAR image, PLR mode, acquired over an Amazon area was used in the experiment. Considering the inner area of test sites, the accuracy results obtained by the proposed method is better than SVM and similar to SVM post-processed by the mode filter. The proposed method, however, produces better results than mode post-processed SVM when considering the classification near the edges between regions. One drawback of the method is the computational cost of the proposed method is significantly greater than the compared methods.     

关联向量机在高光谱影像分类中的应用

将关联向量机应用于高光谱影像分类, 实现高维空间中训练样本不足时分类器的精确建模。从稀疏贝叶 斯理论出发, 分析关联向量机原理, 探讨一对多、一对一和两种直接的多分类方法。实验环节比较了各种多分类方 法, 并从精度、稀疏性两方面将关联向量机与支持向量机等经典算法比较。实验结果表明, 两种直接的多分类方法 内存占用大、效率低; 一对多精度最高, 但效率较低; 一对一计算效率最高, 精度与一对多近似。关联向量机精度 不如支持向量机, 但解更稀疏, 测试样本较多时实时性好, 适合处理大场景高光谱影像的分类问题。     

遗传算法优化支持向量机矿产预测方法

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。     

高光谱遥感影像支持向量机分类中噪声影响的研究

为了验证噪声对支持向量机分类器性能的影响,对"SVM可以有效用于含噪声和不确定性数据"这一观点进行定量分析评价,采用国产OMISII传感器获得的高光谱遥感数据进行了试验,为了更好地比较SVM分类器的抗噪性,先对原始数据进行支持向量机分类,然后在高光谱遥感影像中人为添加不同比例的椒盐噪声和条带噪声,然后进行支持向量机分类...     

特征维数对支持向量机分类器性能影响的研究——以高光谱遥感影像为例

本文为验证SVM对高维特征的适应性和可靠性,针对不同特征提取方法与特征组合,以国产OMISⅡ传感器获得的北京昌平地区高光谱遥感据为例,对SVM分类器中特征维数对分类准确率的影响进行了试验,通过对主成分分析、最小噪声分离算法、相关系数分组后特征提取、导数光谱等的分析,表明SVM分类器的分类精度随着特征维数波动,其中主成分分析降维后提取的特征具有用于分类能够获得最高的准确率。通过与最大似然法和光谱角制图分类算法的比较,说明在同样的特征输入情况下SVM分类算法分类的准确率高于最大似然法和光谱角制图分类器。     

支持向量机的建筑物激光脚点提取方法

本文提出了一种基于全色波段航空影像和激光雷达数据的建筑物检测方法.如何从激光点云数据中提取出建筑物激光脚点,是建筑物三维重建和轮廓提取的难点问题之一.植被密集区域以及与建筑物紧密相邻的树木的激光点很难与建筑物激光点区分开.本文利用支持向量机对单个激光点的特征进行两分类,特征向量包括激光点的高程、高程变化信息以及与激光点...     

基于SVM的多源遥感影像分类研究

本文通过分析单源遥感影像分类的现状和困难,以SAR和SPOT-5影像为实验数据,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论的多源遥感影像分类方法。研究结果表明,本文的方法能够有效地解决单源影像信息分类效果破碎的问题,正确识别地物,对高维输入向量具有高的推广能力,正确率达到94.97%,比多源影像的最大似然分类(Maximum Likelihood Classification,MLC)方法正确率更高。     

基于支持向量机的作物叶绿素含量反演模型

针对现有研究在准确估算叶绿素含量方面的不足,该文运用粒子群优化算法和支持向量机构建叶片尺度作物叶绿素含量高光谱反演模型:利用PROSPECT模型模拟作物光谱,并运用所对应的叶绿素含量建立训练数据集,然后采用粒子群优化算法支持向量机学习训练数据集,最后建立实测叶片叶绿素含量估测模型。研究结果表明,粒子群优化算法和支持向量机构建的反演模型能准确预测作物的叶绿素含量,能够解决小样本作物采样点情况下叶绿素含量反演问题,可以作为作物叶绿素含量估测的参考方法。     

A land-cover change detection method using data-oriented composite-kernel-based one-class support vector machine

In many change detection applications, the focus is often on one specific change class. The one-class support vector machine (OCSVM)-based change detection method has been proved effective for dealing with such problems, which only requires samples from the change class of interest as the training data. However, this classical method only uses a single kernel which limits its separating capabilities in real-world applications. To further improve the efficacy of the OCSVM-based change detection method, this paper proposes an improved change detection method that uses a data-oriented composite-kernel-based one-class support vector machine. It utilizes the feature information entropy of the training data to determine the kernel weights in constructing a composite kernel. Experimental results on two data-sets demonstrate that the proposed method outperforms the existing classical OCSVM-based change detection method and the traditional composite-kernel-based method with relatively few false alarm errors, and shows good potential for further applications.