【摘 要】
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支持向量机(SVM)通过非线性投影变换实现小样本下复杂特征空间表达,一定程度抑制高维特征分类中的Hughes现象,广泛应用于高光谱数据分类.但是,SVM的处理精度与训练样本质量息
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100094
【出 处】
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第九届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛
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支持向量机(SVM)通过非线性投影变换实现小样本下复杂特征空间表达,一定程度抑制高维特征分类中的Hughes现象,广泛应用于高光谱数据分类.但是,SVM的处理精度与训练样本质量息息相关,由于地表覆盖的多样性和复杂性,通常很难获取满足SVM所需的最佳训练样本.如何在有限精度训练样本情况下提高SVM高光谱数据分类精度是一个具有实际意义的问题.特征空间变换能够改变训练样本在待分类数据空间的统计分布特征,进而存在改善样本质量的可能.本研究设计试验对比分析四种不同特征空间变换对SVM高光谱数据分类结果精确性和稳定性的影响.实验采用光谱角度填图,主成分分析,最小噪声分离和混合调制匹配滤波对日本南牧村农作物精细分布的PHI高光谱数据进行特征空间变换,并对变换后数据用SVM分类,对比特征空间变换后的分类精度,分析特征空间对样本质量的影响.实验表明,SVM对于小样本高维特征空间有着很好的表达能力,同时,特征降维能够通过改变样本特征空间分布,进而改善SVM分类结果精度,但是,特征降维方法机理不同使得处理结果有着较大差异,需要在样本特征分布满足一定条件时,降维方法方能展现出其在高光谱数据SVM分类中的优越性.
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