基于改进的OIF和SVM算法的高光谱遥感图像分类
文章提出了一种结合改进的最佳指数法(OIF)和支持向量机(SVM)进行高光谱成像影像分类的新方法。影像,透过新影像进行OIF计算,得到OIF值最大的分割组合为最佳分割组合;并建立SVM分类器,对最佳分类组合分类;最后将分类结果与其他监督分类方法比较,并在相同核函数结果与PCA和SVM结合的方法进行精度比较分析。
文章提出了一种结合改进的最佳指数法(OIF)和支持向量机(SVM)进行高光谱成像影像分类的新方法。影像,透过新影像进行OIF计算,得到OIF值最大的分割组合为最佳分割组合;并建立SVM分类器,对最佳分类组合分类;最后将分类结果与其他监督分类方法比较,并在相同核函数结果与PCA和SVM结合的方法进行精度比较分析。