基于SVM不同核函数的多源遥感影像分类研究

基于神经网络工具箱的遥感影像分类，徐宗秋，张建平，遥感影像分类技术是遥感影像分析与解译的重要环节之一，由于传统遥感影像分类方法存在不足，故采用BP神经元网络进行遥感影像分类�

本程序基于GDAL和VC6.0开发，可对TM影像进行K均值分类。

决策树分类作为一种基于空间数据挖掘的知识发现的监督分类方法，它通过决策学习过程得到分类规则并对遥感影像进行分类，突破了以往分类树或分类规则的构建要利用分类者的生态学和遥感先验知识的确定。我们以AdaB

遥感影像分割方法研究,孔令然,曾繁慧,图像分割是数字图像处理中的一项关键技术,它使得其后的图像分析,识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少,同时又保留有关

为了利用ROC曲线下的面积(AUC),更好地评价多类SVM学习效果,提出了MOSMAUC(multi-objective optimizes multiclass SVM based on AUC)算

论文研究-基于混合核函数SVM水文时序模型及其应用.pdf, 核函数的选取与构造是SVM应用的关键所在.传统SVM在水文时序分析方面的应用多是默认选取单一径向基核函数，而忽略了核函数的选择对模型精度和

支持向量机（SVM）在很多分类问题上曾经取得了当时最好的性能，使用非线性核的支持向量机可以处理线性不可分的问题。仅仅通过一个简单的核函数映射，就能达到如此好的效果，这让我们觉得有些不可思议。核函数过于

对于初涉及统计学习理论的很有用，SVM应用广泛，尤其是对高光谱图像分类有很好的分类效果。

文中把MAP联合求解模型应用到遥感图像序列的超分辨率重建中来,并针对其在边缘保持能力和收敛复杂度方面的局限性,做出如下的改进:运动估计阶段使用SIFT特征算子和光流法相结合提取运动矢量;引入一个二进制

首先应用遥感图像处理软件对台湾的福卫全色图像进行增强处理,然后对 SPOT5多光谱图像进行自然 色彩变换,使其具有较好的色彩表现力,最后两种处理数据经过配准、 融合。