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161.
坐标转换中大地高对平面坐标和高程的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
验证大地高的不确定性对高程的影响和对平面坐标的影响,为具体工程实际应用提供参考依据.通过改变选定的重合点上的大地高,求得两套转换参数,并比较这两套转换参数求得的高斯平面坐标.通过不同数据验证,得出结论. 相似文献
162.
163.
164.
基于支撑向量机概率输出的高光谱影像混合像元分解 总被引:5,自引:0,他引:5
提出利用支撑向量机(SVM)后验概率来分解高光谱影像的混合像元,通过支撑向量机的输出值转化为两两配对的后验概率,再由两两配对的概率值求得多类后验概率,并以像元所属类别的后验概率作为地物的组分信息。实验结果表明,该方法能较好地估计出混合像元的组分比。 相似文献
165.
166.
基于决策树的高光谱数据特征选择及其对分类结果的影响分析 总被引:4,自引:0,他引:4
本文利用OM IS高光谱数据,研究了决策树算法(Decision Tree,DT)特征选择的特点以及特征选择对决策树分类结果的影响。设计了三种特征选择方法:SEP,MDLM和RELIEF,将它们与DT特征选择的结果以及特征选择后的分类精度(考虑了三种分类器:最大似然法、后向传播神经网络、最邻近法)进行对比,并分析了这三种特征选择方法对决策树结构和分类精度的影响。结果显示,DT是一种比较好的特征选择方法;经过特征选择后再生成的决策树比直接生成的决策树,用到更少的特征(平均减少了43.36%)、有更多的节点(平均增加了18.61%)和更高的分类精度(平均提高了0.35%),当样本数量少时,分类精度的提高幅度最大,而树的大小却基本没有增加。 相似文献
167.
基于单邻点多波段预测的高光谱图像无损压缩算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于聚类-单邻点、多波段预测-熵编码的高光谱数据无损压缩方法。根据谱向特征,进行高光谱图像矢量聚类。对各个分类,采用单个空间位置邻点、多个波段作为预测数据,训练预测系数,进行三维预测。残差采用Golomb-Rice编码。实验证实了算法的有效性。 相似文献
168.
169.
多分类器组合问题一直是模式识别和机器学习领域的研究重点。由于各分类器的分类结果有着互补信息,因而一般来说,组合分类方法总有着较单个分类器精度更高的分类结果。将组合分类方法引入到高光谱影像的分类过程中,并针对该类影像的特点,提出了混合组合策略。实验表明,将组合分类器用于高光谱影像的分类,可以得到较为理想的分类结果。 相似文献
170.