Advertisement

基于SVM的高光谱图像分类

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于SVM的高光谱图像分类
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 基于组合降维和旋转SVM的高光谱图像分类
    优质
    本研究提出了一种结合组合降维技术和旋转支持向量机（SVM）的新方法，有效提升了高光谱图像分类精度与效率。 高光谱图像因其超多波段特性能够详细描述地物信息，但也带来了维数灾难的问题。本段落提出了一种PCA_LDA组合降维方法，旨在最小化类内距离、最大化类间距离，有效消除数据冗余并保留主要信息量，确保降维后的数据具有最佳区分度。旋转森林是一种先进的集成学习算法，在本研究中将基分类器从决策树改进为SVM，并应用PCA_LDA组合降维后得到的数据到旋转SVM分类器上，从而显著提高了分类精度。通过实验对比分析，本段落提出的方法取得了良好的分类效果。
     
  • 基于SVM的精确分类法在高光谱图像中的应用
    优质
    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。
     
  • 基于MATLAB的CNN高光谱图像分类
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了一种基于卷积神经网络(CNN)的高光谱图像分类方法，有效提升了分类精度与效率。 使用CNN进行高光谱图像分类的Matlab实现。
     
  • 基于改良OIF与SVM算法的高光谱遥感图像分类
    优质
    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。
     
  • 基于SVM的高光谱图像分类MATLAB仿真实验及源码.zip
    优质
    本资源提供基于支持向量机(SVM)的高光谱图像分类MATLAB仿真实验教程和完整源代码，适用于科研与教学。 基于SVM对高光谱图像进行分类的MATLAB仿真源码
     
  • 基于SVM的AVIRIS_Indiana_16class高光谱数据集分类方法
    优质
    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。
     
  • LCMR.rar提取-高光谱图像的Hyperspectral_LCMR图像分类
    优质
    本项目提供了一个基于LCMR算法的高光谱图像分类工具包，旨在通过高效的数据处理和先进的机器学习技术，提升高光谱图像数据的分析精度。下载后的文件包含详细的文档和示例代码，便于用户快速上手应用Hyperspectral_LCMR进行图像分类研究与开发。 A New Spatial-Spectral Feature Extraction Method for Hyperspectral Images Using Local Covariance Matrix Representation (LCMR) 是一种用于高光谱图像的空间-光谱特征提取的新方法。该方法利用局部协方差矩阵表示来增强高光谱数据的分析能力。
     
  • 基于双通道GAN的高光谱图像分类方法
    优质
    本研究提出了一种基于双通道生成对抗网络（GAN）的高光谱图像分类方法，通过结合光谱和空间信息提高分类精度。 高光谱图像分类是高光谱遥感图像处理中的基础研究领域，其主要目标是利用高光谱遥感图像的光谱信息和空间信息将每个像元归类到不同的地物类别中。这项技术被广泛应用于环境监测、矿产勘探以及军事目标识别等多个重要领域。然而，由于高光谱数据具有高度维数特性，并且波段间存在较强的相关性及复杂的光谱混合现象，这使得在进行图像分类时面临诸多挑战。因此，随着研究的深入发展，越来越多的研究人员开始关注这一问题并致力于解决其中的技术难题。