基于波段子集的独立分量分析的特征提取的高光谱遥感影像分类

针对高光谱影像数据具有波段众多、数据量较大的特点,本文提出了一种基于波段子集的独立分量分析(ICA)特征提取的高光谱遥感影像分类的新方法。以北京昌平小汤山地区的高光谱影像为例,根据高光谱遥感影像的相邻波段的相关性进行子空间划分,在各个波段子集上采用ICA算法进行特征提取,将各个子空间提取的特征合并组成特征向量,采用支持向量机(SVM)分类器进行分类。结果表明:该方法分类精度最佳(分类精度89.04%,Kappa系数0.8605,明显优于其它特征提取方法的SVM分类,有效地提高了高光谱数据的分类精度。     

利用偏态二叉树最小二乘支持向量机进行高光谱遥感影像分类

本文采用偏态二叉树最小二乘支持向量机的方法来进行高光谱遥感影像的分类,分别采用交叉验证法、遗传算法、粒子群优化算法来优化高斯径向基核函数的2个参数。以北京昌平小汤山地区的高光谱影像为例,对这3种参数优化方法进行比较验证,其中基于交叉验证法优化参数所获得的分类精度最佳。实验也证明了本文采用的分类方法明显优于其他传统的分类方法,有效地提高了高光谱数据的分类精度。     

最小二乘支持向量机在沉降量预测中的应用

高层建筑物的地基沉降量是高层建筑物安全的一个重要指标,根据已有的观测数据对未来的沉降量进行观测可以有效预防灾害的发生。由于沉降量是一个复杂的非线性过程,采用非线性预测方法是一种可行有效的方法。本文将最小二乘支持向量机应用于高层建筑物地基沉降量的预测,对参数分别用交叉验证和遗传算法进行了优化。经过实例验证,最小二乘支持向量机应用于沉降量的预测是可行的,并且遗传算法优化的最小二乘支持向量机的预测沉降量精度更优。