论文摘要
近些年来,高光谱遥感技术迅速发展,同时也应用在了非常多的领域中。而高光谱图像分类是其一个重要的方向。但是高光谱图像成像机理复杂、波段繁多、数据量大等特点也向我们传统的图像分类方法提出了挑战。文章综合介绍分析了几种监督分类方法和非监督分类方法。监督分类方法主要介绍了平行多面体分类方法、最大似然分类方法、人工神经元分类方法 ;非监督分类方法主要介绍了K-means分类方法、ISDATA分类方法、谱聚类分类方法。同时还综述了支持向量机分类方法、最小二乘支持向量机分类方法、决策树分类方法等新型分类方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄何,康镇
关键词: 监督分类,非监督分类,最大似然分类,分类,支持向量机分类
来源: 科技传播 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 武汉轻工大学数学与计算机学院
基金: 武汉轻工大学科研项目(项目编号:2018Y17)
分类号: TP751
DOI: 10.16607/j.cnki.1674-6708.2019.01.056
页码: 105-108
总页数: 4
文件大小: 1390K
下载量: 415
相关论文文献
- [1].迭代非监督分类快速提取林地信息的研究[J]. 干旱环境监测 2013(03)
- [2].遥感图像优化迭代非监督分类方法在流域植被分类中的应用[J]. 城市勘测 2008(01)
- [3].基于Landsat-8监督分类与非监督分类的土地利用分类方法比较[J]. 河南科技 2019(08)
- [4].基于分层非监督分类的油菜面积识别研究[J]. 中国农学通报 2018(23)
- [5].基于改进遗传算法遥感图像非监督分类研究[J]. 计算机工程与应用 2008(19)
- [6].基于选权迭代估计与非监督分类的多光谱图像变化检测[J]. 国土资源遥感 2014(04)
- [7].监督非监督分类器比较研究[J]. 地理空间信息 2020(08)
- [8].基于Sentinel-1A微波数据的土地利用信息提取方法对比[J]. 西部大开发(土地开发工程研究) 2019(10)
- [9].冬小麦非监督分类结果的类别选择研究[J]. 中国农学通报 2019(06)
- [10].基于精细去取向角的PolSAR图像非监督分类方法[J]. 遥感信息 2019(05)
- [11].基于遥感影像的延安植被分类方法分析[J]. 山东工业技术 2018(03)
- [12].结合非监督分类和几何—纹理—光谱特征的高分影像道路提取[J]. 中国图象图形学报 2017(12)
- [13].基于Landsat TM数据的土地利用/覆盖分类方法比较研究[J]. 北京测绘 2018(12)
- [14].基于Landsat-8的遥感影像分类研究[J]. 测绘与空间地理信息 2019(01)
- [15].基于ENVI的遥感影像分类研究[J]. 福建电脑 2018(03)
- [16].基于最小关联窗口的高光谱图像非监督分类[J]. 南京理工大学学报 2012(01)
- [17].不同分类方法在土地利用信息提取中的精度对比[J]. 现代测绘 2018(05)
- [18].一种基于归一化光谱向量的高光谱图像实时性非监督分类方法[J]. 红外技术 2018(04)
- [19].结合L0平滑和超像素的高空间遥感影像非监督分类[J]. 全球定位系统 2019(04)
- [20].非监督分类中初始聚类中心法的比较研究[J]. 测绘工程 2009(01)
- [21].极化SAR图像Pauli-Wishart非监督分类算法[J]. 传感器与微系统 2019(07)
- [22].非监督分类的冬小麦种植信息提取模型[J]. 测绘通报 2019(08)
- [23].红树林空间分布信息遥感提取方法[J]. 湿地科学 2014(05)
- [24].结合HMRF模型的模糊ISODATA高分辨率遥感图像分割[J]. 信号处理 2016(02)
- [25].遥感影像变化检测方法研究[J]. 科技创新与生产力 2017(04)
- [26].聚类分析在非监督图像分类中的应用研究[J]. 计算机与现代化 2009(10)
- [27].高光谱图像特征及分类技术研究[J]. 光学与光电技术 2014(06)
- [28].基因芯片数据分析方法及其在医学中的应用[J]. 中国医药生物技术 2010(06)
- [29].基于专家知识的决策树分类[J]. 测绘与空间地理信息 2017(05)
- [30].基于非监督分类的水系要素提取[J]. 硅谷 2013(12)