| 基于形态学梯度的高光谱图像分类研究 |
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| 引用本文： | 苗则朗,史文中.基于形态学梯度的高光谱图像分类研究[J].测绘通报,2012(6):13-15,21. |
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| 作者姓名： | 苗则朗 史文中 |
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| 作者单位： | 1. 中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州 221008 江苏省资源环境信息工程重点实验室,江苏徐州221008
2. 香港理工大学土地测量与资讯学系,香港 |
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| 基金项目： | 江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(CX10B_143Z) |
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| 摘 要： | 基于传统的SVM理论,首先获取像素的形态学梯度信息,考虑周围邻域的影响,对原始的梯度进行中值滤波,然后基于滤波后的梯度进行SVM分类。分类结果表明,基于空间相关性的、梯度的SVM分类精度高于基于像素灰度值的SVM分类精度。
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| 关 键 词： | 形态学梯度 空间相关性 高光谱遥感 支持向量机 |
Classification of Hyperspectral Images Using Morphological Gradient |
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| MIAO Zelang,SHI Wenzhong.Classification of Hyperspectral Images Using Morphological Gradient[J].Bulletin of Surveying and Mapping,2012(6):13-15,21. |
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| Authors: | MIAO Zelang SHI Wenzhong |
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| Institution: | MIAO Zelang,SHI Wenzhong |
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