改进支持向量机在遥感图像分类中的应用
Application of Improved Support Vector Machine in Remote Sensing Image Classification作者机构：广州南方测绘科技股份有限公司广东广州510663
出 版 物：《江西测绘》 (JIANGXI CEHUI)
年 卷 期：2024年第1期
页 面：12-15页
学科分类：12[管理学] 0810[工学-信息与通信工程] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 081002[工学-信号与信息处理] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：陆海一体化北斗三号精密定位服务与示范应用项目(项目编号:2023B1111050013)成果之一
摘 要：为了提高遥感图像分类结果的正确率,提出了一种基于改进支持向量机的测绘遥感图像分类方法。采用FSA算法对SVM的核宽度和惩罚系数进行优化,得到FSA-SVM算法,采用实验数据进行仿真分析,并与其他遥感图像分类方法对比。结果表明,FSA-SVM算法分类结果的正确率和运算时间分别为98.34%和14.23s,分类效果明显优于其他算法,验证了所提测绘遥感图像分类方法的有效性。
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