基于MKSVM和MRF的高光谱影像分类方法

被引：6

作者：

谭熊 ^{[1
,2
]}

余旭初 ^{[1
]}

张鹏强 ^{[1
]}

付琼莹 ^{[1
]}

魏祥坡 ^{[1
]}

高猛 ^{[1
]}

机构：

[1] 信息工程大学

[2] 江西省数字国土重点实验室(东华理工大学)

来源：

国土资源遥感 | 2015年 / 27卷 / 03期

关键词：

高光谱影像; 多核支持向量机(MKSVM); 马尔科夫随机场(MRF); 分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

摘要：

为充分利用高光谱遥感影像中丰富的光谱和空间信息,提出了一种基于多核支持向量机(multiple kernel support vector machine,MKSVM)和马尔科夫随机场(markov random field,MRF)的影像分类方法。该方法首先利用MKSVM分类器对影像进行分类处理,再利用MRF对初始分类结果进行空间结构规则化,得到最终分类结果。通过对AVIRIS高光谱影像的分类实验表明,该方法有效地消除了分类结果中同质区域内的"噪声",分类精度提高了3%左右。

引用

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页数：5

共 6 条

[1] 高光谱影像的多核SVM分类 [J].