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SVM.zip_SVM分类与应用_遥感图像分类_高光谱遥感

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简介:
本资源包含支持向量机(SVM)在遥感图像分类中的应用实例,特别是针对高光谱数据集的分类研究。提供算法实现和实验结果分析。 SVM分类在高光谱遥感图像的分类和预测中有应用。

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  • SVM.zip_SVM__
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    本资源包含支持向量机(SVM)在遥感图像分类中的应用实例,特别是针对高光谱数据集的分类研究。提供算法实现和实验结果分析。 SVM分类在高光谱遥感图像的分类和预测中有应用。
  • 方法综述.pdf
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    本文档对近年来高光谱遥感图像分类方法进行了全面回顾与分析,涵盖传统算法及深度学习技术进展,旨在为研究人员提供参考。 分类方法主要包括监督分类与非监督分类两种类型。根据实现策略的不同可以分为硬分类和软分类,以及基于像素的分类和基于对象的分类。此外还有单个分类器和多分类器集成的方法。 一些具体的分类方法包括: - 监督分类法:最小距离分类法、最大似然分类法和平行多面体分类法; - 基于光谱相似性度量的分类方法; - 人工神经网络分类法; - 支持向量机分类; - 决策树分类;以及 - 面向对象的分类。
  • 数据集RAR文件
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    该RAR文件包含用于训练和测试高光谱遥感图像分类算法的数据集,旨在促进准确的土地覆盖识别与分析研究。 高光谱遥感影像分类数据集适用于高光谱遥感影像的分类研究,在深度学习领域尤其常用,包括Botswana、Indian Pines、Pavia University等地的数据集。
  • e4_matlab_的无监督___
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    本项目使用MATLAB进行遥感图像的无监督分类研究,探索无需先验知识情况下的图像自动识别技术,旨在提升图像分类精度和效率。 对遥感图像进行无监督分类时,在程序中可以将其分为三类,用户可以根据需要自行调整分类数量。
  • 代码数据集
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    本项目聚焦于开发和应用先进的高光谱遥感影像分类算法及模型,并提供高质量的数据集以促进相关研究。 模型包括CNN, SAE, KNN 和 SVM。数据集使用了Indian_pines和Pavia。
  • Pavia数据集
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    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。
  • 基于改良OIFSVM算法的
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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。
  • MATLAB代码合集RAR包
    优质
    本RAR包包含一系列用于处理和分析高光谱遥感图像的MATLAB代码,涵盖预处理、特征提取及多种分类算法实现,适用于科研与教学。 首先使用PCA进行降维,并利用SVM对高光谱数据进行分类。所用的数据是印第安纳农场数据集,训练样本比例可调。此外,设计了一个GUI界面。
  • LiDAR融合的多模态数据集
    优质
    本研究构建了一个集成高光谱和LiDAR技术的多模态遥感图像分类数据集,旨在提升复杂场景下的地物识别精度与效率。 高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集包括Houston2013、Trento以及MUUFL。