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高光谱遥感图像分类方法综述.pdf

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简介：
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。

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  • 高光谱遥感图像分类方法综述.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。
     
  • SVM.zip_SVM分类与应用_遥感图像分类_高光谱遥感
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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。
     
  • 高光谱图像分类方法综述——基于支持向量机的研究.pdf
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    本文为高光谱图像分类方法提供了一种基于支持向量机(SVM)的技术综述。文中深入探讨了SVM在该领域的应用及其改进策略，旨在为相关研究者和从业者提供有价值的参考信息。 高光谱图像分类是高光谱图像分析领域中的一个重要研究方向，具有重要的理论意义和应用价值。本段落简要介绍了支持向量机的基本原理，并对其在高光谱图像分类中的应用进行了综述。
     
  • 高光谱遥感图像分类数据集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。
     
  • 高光谱遥感图像的空谱特征提取及分类方法探讨_康旭东
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    本文由康旭东撰写，主要讨论了在高光谱遥感图像处理中如何有效提取空间和光谱信息，并探索相应的分类技术，为精确的地物识别提供理论支持。 《高光谱遥感影像空谱特征提取与分类方法研究》是康旭东的博士毕业论文。
     
  • MATLAB CNN高光谱图像分类方法
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    本研究探讨了基于MATLAB平台的卷积神经网络(CNN)在高光谱图像分类中的应用，提出了一种高效准确的分类方法。 使用MATLAB进行CNN高光谱图像分类的研究与实现。
     
  • 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。
     
  • 高光谱遥感方向解析.pdf
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    本PDF文档深入剖析了高光谱遥感技术的发展、应用及其在环境监测、资源勘探等领域的前沿研究，旨在为科研工作者提供理论指导和技术支持。 高光谱遥感方向的PDF解读涉及对特定波段内地球表面物质特性的详细分析。这种方法能够提供比传统多光谱遥感更为丰富的地物分类、变化检测以及矿物识别等应用信息。通过深入研究这些文档，可以更好地理解如何利用高光谱数据来解决环境监测和资源管理中的复杂问题。
     
  • 基于核熵成分分析的高光谱遥感影像分类方法 (2012年)
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    本文提出了一种利用核熵成分分析技术对高光谱遥感图像进行分类的新方法。该方法在保留原始数据结构信息的同时，有效降低了维度和噪声干扰，提高了分类精度与效率，在2012年的研究中取得了显著成果。 本段落基于核熵成分分析（KECA）的特点提出了一种新的样本集选取方法以及一种使用特征空间光谱角作为相似性度量的C-均值分类算法，并将该算法应用于高光谱遥感图像的分类中。实验结果显示，在HYDICE高光谱数据上应用本段落提出的算法能够显著提高分类精度。