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基于SVM的AVIRIS_Indiana_16class高光谱数据集分类方法

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简介：
本研究采用支持向量机(SVM)算法对AVIRIS_Indiana_16class高光谱数据集进行分类，探讨不同参数设置下分类效果，并分析其在多类地物识别中的应用潜力。 使用SVM代码对AVIRIS_Indiana_16class高光谱数据集进行分类。

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  • 基于SVM的AVIRIS_Indiana_16class高光谱数据集分类方法
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    本研究采用支持向量机(SVM)算法对AVIRIS_Indiana_16class高光谱数据集进行分类，探讨不同参数设置下分类效果，并分析其在多类地物识别中的应用潜力。 使用SVM代码对AVIRIS_Indiana_16class高光谱数据集进行分类。
     
  • 基于SVM的高光谱图像分类
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    本研究探讨了支持向量机(SVM)在高光谱图像分类中的应用，通过优化算法参数和特征选择，提高了分类精度与效率。 MATLAB 自带的 SVM 存在一些局限性，并且使用 libsvm 会比较复杂。本程序旨在让用户仅通过两行代码就能完成图像分类任务，操作简便快捷。如果有兴趣的话可以尝试一下，由于该代码是本人研究课题的一部分内容，暂时无法公开源码，但大家仍然能够方便地使用它。如果发现任何问题或 Bug，请随时留言反馈，我会及时进行更新和改进。
     
  • SVM.zip_SVM在高光谱分类中的应用_bit9k1_indianpines_高光谱分类研究_基于SVM的高光谱分类
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    本项目探讨支持向量机（SVM）在印度普林斯高光谱数据集上的分类效果，旨在为高光谱图像分析提供高效准确的方法。 高光谱图像支持向量机（SVM）分类算法在PaviaU和Indianpines数据集上进行了测试。
     
  • 基于Matlab的PaviaU高光谱数据集分类
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    本研究利用Matlab平台对PaviaU高光谱数据集进行分类处理，采用多种算法优化分类效果，旨在提升遥感图像的地物识别精度。 使用MATLAB对Pavia University高光谱数据集进行分类。
     
  • 利用SVM、CNN和KNN方法对PaviaU高光谱数据集进行分类（Matlab）
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    本研究采用SVM、CNN及KNN算法，在MATLAB平台上对PaviaU高光谱数据集进行了详细分类分析，旨在探索最优的图像分类技术。 本资源主要利用MATLAB对PaviaU高光谱数据集进行分类。采用了PCA、KPCA和LDA三种数据降维方法以及SVM、KNN和CNN三种数据分类算法。
     
  • 基于SVM的精确分类法在高光谱图像中的应用
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    本研究探索了支持向量机(SVM)在处理高光谱图像数据时的应用，提出了一种精确分类方法，有效提升了图像识别与分析精度。 分类过程是分析高光谱图像数据的重要任务之一。支持向量机（SVM）是最流行且使用最广泛的一种分类器，并且其性能正在不断提升。相比之下，最近采用的方法开始利用空间和光谱信息来代替仅考虑像素的光谱特征的方式，这些方法被认为更加充分、鲁棒、有用并且准确。 在这篇文章中，我们通过应用空间像素关联（SPA）处理技术从高光谱数据中提取区域纹理信息，以进一步提高支持向量机的技术性能。为此目的，本段落提出了一种新的利用SPA特征的支持向量机的方法来增强分类的准确性。此外，在本手稿中还介绍了一种解决像素标签不准确问题的新方法——“增长类控制过程”（CPoGC）。 为了验证所提出的方案的有效性，我们在印度松站点（IPS）上的AVIRIS高光谱数据上进行了实验，并将我们的分类方法与一些基于SVM的现有技术如SC-SVM和PSO-SVM以及传统的K-NN和K-means方法进行比较。实验结果表明，我们提出的方法在性能上明显优于这些已知的经典分类算法。
     
  • Pavia高光谱遥感分类数据集分析
    优质
    本研究聚焦于Pavia大学区高光谱遥感图像的数据集，深入探讨并应用多种分类算法进行地物识别与分类精度评估。 高光谱遥感分类数据集PaviaUniversity包含.mat格式的数据和ENVI原影像文件。如需其他高光谱遥感分类数据集，请联系本人。
     
  • 常见的高光谱图像分类数据集
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    本文章介绍了几种常见的高光谱图像分类数据集，涵盖了不同场景和应用需求，为研究者提供参考。 主要包括：Indian Pines；Pavia Centre；Pavia University；Salinas；Salinas-A；Washington_DC。
     
  • 基于改良OIF与SVM算法的高光谱遥感图像分类
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    本研究提出了一种结合改良优化模糊指标（OIF）和支撑向量机(SVM)的新型方法，有效提升高光谱遥感图像的分类精度。通过实验验证了该技术在处理复杂地物信息上的优越性。 本段落提出了一种结合改进的最佳指数法（OIF）和支持向量机（SVM）的新方法，用于高光谱成像影像的分类。该方法首先通过新影像进行OIF计算，选择OIF值最大的分割组合作为最佳分割组合；然后建立SVM分类器对这一最佳分类组合进行分类；最后将所得结果与其他监督分类方法进行比较，并在相同核函数条件下与PCA和SVM结合的方法做精度分析对比。