基于SVM动态集成的高光谱遥感图像分类

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基于支持向量机的高光谱遥感影像分类

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类高光谱遥感影像分类是遥感图像处理中的重要任务之一，其主要目标是将高光谱遥感影像中的不同地物进行有效分类。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种基于统计学习理论的分类模型，具有优秀的分类性能和泛化能力，因此被广泛应用于高光谱遥感影像分类任务中。

本文将对基于支持向量机的高光谱遥感影像分类进行详细介绍，包括高光谱遥感影像的基本原理、支持向量机分类模型的原理与方法、实验设计和结果分析等内容。

一、高光谱遥感影像的基本原理高光谱遥感影像是通过在可见光、红外和近红外波段获取大量连续波谱范围内的数据，以获取地物的光谱信息。

一般来说，高光谱遥感影像包含几十甚至上百个波段的连续光谱数据，这些数据反映了不同波长下地物的能谱特征。

高光谱遥感影像在地物分类、土地利用与覆盖变化监测、环境监测、资源调查等领域具有广泛的应用价值。

二、支持向量机分类模型的原理与方法支持向量机是一种二分类模型，其基本原理是通过寻找一个最优的超平面来对不同类别的数据进行分类。

在实际问题中，由于数据往往是线性不可分的，因此需要引入核函数（kernel function）来将非线性问题映射到高维空间中进行处理。

支持向量机的分类器模型可以由以下几个要素来描述：1. 线性分类器：假设给定训练数据集{(x1, y1), (x2, y2), …, (xn, yn)}，其中xi∈Rd是输入空间的样本特征，yi∈{-1, 1}是样本的类别标签。

线性分类器可表示为：f(x) = sign(〖w·x+b〗)2. 间隔最大化：支持向量机的目标是找到一个能够最大化两类别之间的间隔的超平面。

对于线性可分情况，超平面可几何地描述为：w·xi+b=03. 核函数：如果训练数据在原始空间无法线性可分，可引入核函数将原始空间映射到高维空间中进行处理，核函数可表示为：K(xi,xj)=φ(xi)·φ(xj)基于上述原理，支持向量机通过最大化两类别之间的间隔来构建一个能够有效分类的超平面，并通过引入核函数来处理非线性问题。

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类高光谱遥感影像是一种能够提供大量光谱信息的遥感影像数据，其具有丰富的信息量和高精度的特点，被广泛应用于土地利用覆盖分类、环境监测、农业生产、森林资源调查等领域。

高光谱影像由于数据维度高、数据量大、噪声多等问题，使得其分类困难度较大。

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类技术能够有效解决这些问题，因此备受研究者们的关注和重视。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种利用统计学习理论来进行分类和回归分析的机器学习方法，SVM通过寻找最优的超平面来实现数据的分类。

相比于传统的分类方法，SVM在面对维度高、样本少的数据情况下更加有效，且具有强大的泛化能力。

SVM在高光谱遥感影像分类领域具有重要的应用价值，能够有效解决高光谱影像数据分析中的问题。

一、高光谱遥感影像的相关概念1.高光谱遥感影像高光谱遥感影像是一种通过在不同波段采集地面目标反射和辐射数据，获取地物光谱信息的遥感影像。

与传统的遥感影像相比，高光谱影像能够提供更加丰富的光谱信息，通常包含几十甚至上百个波段的数据。

这些光谱信息对于地物分类和识别具有重要的作用，因此在许多领域都有着广泛的应用。

2.高光谱遥感影像分类高光谱影像分类是指根据高光谱影像中的光谱信息和空间位置信息，对地面目标进行分类和识别的过程。

由于高光谱影像所包含的光谱信息丰富，因此可以对地物进行更加精细和准确的分类和识别。

高光谱影像分类在土地利用覆盖、环境监测、农业生产等领域具有重要的应用价值。

1.支持向量机原理支持向量机是一种通过在特征空间中寻找最优超平面来实现数据分类的机器学习方法。

其核心思想是找到一个能够将不同类别的数据分隔开的最优超平面，使得离该超平面最近的数据点到超平面的距离最大化。

通过使用核函数，SVM能够将数据映射到高维空间中进行处理，从而实现对非线性分类问题的解决。

1.数据预处理高光谱遥感影像数据通常需要进行预处理，包括大气校正、大气校正、辐射定标等步骤。

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类高光谱遥感影像分类是指利用高光谱遥感技术获取的遥感影像数据，采用基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的分类算法对不同地物进行识别和分类的过程。

通过高光谱遥感影像分类可以实现对植被、水体、建筑物等地物进行准确的识别和分类，为环境监测、土地利用规划、灾害评估等提供重要依据。

高光谱遥感影像是指在一定频谱范围内连续地获取大量的光谱信息，并以多波段的方式进行存储和表达的遥感影像数据。

相比于普通多光谱遥感影像，高光谱遥感影像具有更高的光谱分辨率和更丰富的光谱信息，能够提供更多的地球表面物质特征信息，因此在分类和识别中具有更高的准确性和可靠性。

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类是利用SVM这一机器学习算法对高光谱遥感影像数据进行分类和识别。

SVM是一种二分类和多分类的监督学习算法，其基本思想是通过找到一个最优的超平面来将不同类别的样本进行分隔，从而实现分类和识别的目的。

在高光谱遥感影像分类中，首先需要进行预处理步骤，包括辐射校正、大气校正、几何校正等，以保证数据的准确性和可靠性。

然后，从预处理后的数据中提取特征，包括光谱特征、空间特征、纹理特征等。

特征提取完成后，需要对数据进行训练和验证，通过训练集对SVM模型进行训练，并通过验证集对训练得到的模型进行验证和调整，以提高分类的准确性和稳定性。

在SVM模型的训练中，需要优化选择支持向量和确定最优的超平面。

支持向量是指训练样本中距离超平面最近的样本点，通过选择距离最近的样本点作为支持向量，可以使得超平面具有最大的间隔，从而提高分类的准确性和泛化能力。

确定最优的超平面是通过求解一个凸优化问题来实现的，通过最小化目标函数，可以找到最优的超平面，从而实现对高光谱遥感影像数据的分类和识别。

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类方法具有较高的分类精度和鲁棒性，并且具有较好的泛化能力。

在实际应用中，可以根据具体任务和需求选择不同的核函数和参数设置，以提高分类的准确性和稳定性。

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类【摘要】高光谱遥感影像分类是遥感领域的重要研究方向，对地物分类、资源管理和环境监测具有重要意义。

本文以支持向量机为基础，探讨了高光谱遥感影像分类方法。

首先介绍了高光谱遥感影像分类的概念和特点，然后详细介绍了支持向量机的原理及其在分类中的应用。

结合实验设计和结果分析，探讨了影响分类效果的因素，并探讨了支持向量机在高光谱遥感影像分类中的应用价值。

最后展望了未来研究方向，为读者提供了对该领域发展的一些思考和启示。

通过本文的研究，可以更好地理解高光谱遥感影像分类技术的原理和方法，为相关领域的研究和应用提供参考与借鉴。

【关键词】高光谱遥感影像分类、支持向量机、实验设计、结果分析、分类效果、应用价值、研究展望1. 引言1.1 研究背景高光谱遥感影像分类是遥感领域的一个重要研究方向，它利用高光谱遥感数据对地物进行分类和识别，具有广泛的应用前景。

随着高光谱遥感技术的发展，获取到的高光谱数据量不断增加，但如何高效准确地对这些数据进行分类仍然是一个挑战。

开展基于支持向量机的高光谱遥感影像分类研究具有重要的理论和实际意义。

在这样的背景下，本文旨在探讨基于支持向量机的高光谱遥感影像分类方法，通过对支持向量机原理和其在高光谱遥感影像分类中的应用展开研究，进一步提高分类精度和准确性，为高光谱遥感影像分类技术的发展做出贡献。

1.2 研究意义通过研究基于支持向量机的高光谱遥感影像分类方法，可以提高影像分类的准确性和效率，为农业生产、环境监测和城市规划等领域提供更为精确和全面的信息支持。

深入研究支持向量机在高光谱遥感影像分类中的应用，不仅可以推动遥感技术的进步，也可以促进遥感数据在各个领域的应用和发展。

研究基于支持向量机的高光谱遥感影像分类具有重要的理论和应用意义，可以为相关领域的发展和进步提供有力支持。

在当前信息时代，高光谱遥感影像分类技术的研究对于促进经济社会可持续发展具有重要的战略意义。

1.3 研究目的本研究的目的是利用支持向量机（SVM）方法对高光谱遥感影像进行分类，以提高遥感影像分类的准确性和效率。

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类高光谱遥感影像分类是指利用高光谱遥感图像中的多个光谱波段信息，通过对图像进行分类处理，将不同的地物或地物类型分为不同的类别。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的机器学习算法。

它基于统计学习理论，通过在高维特征空间中寻找最优超平面来进行分类和回归。

在高光谱遥感影像分类中，支持向量机能够有效地处理高维特征数据，并具有较好的分类性能。

我们需要进行数据预处理。

对高光谱遥感影像数据进行无人工选择的特征提取，保留具有代表性的光谱波段。

然后对图像进行预处理，如辐射校正、大气校正、几何校正等，以提高数据的质量。

然后，我们需要对预处理后的数据进行特征选择。

特征选择是为了减少维数，去除冗余的特征，并找出最具有区分性的特征。

常用的特征选择方法有相关系数法、信息增益法、主成分分析等。

接下来，我们将选取一部分数据作为训练样本集，用来训练支持向量机分类器。

支持向量机分类器能够根据所提供的训练样本学习出一个超平面，将不同类别的数据分开。

在训练过程中，支持向量机通过最大化间隔的方法来找到最优的分类超平面，从而提高分类的准确性。

我们将使用训练好的分类器对测试样本进行分类。

通过将测试样本进行特征提取和预处理，并输入到训练好的支持向量机分类器中，就可以得到测试样本的分类结果。

在高光谱遥感影像分类中，支持向量机可以充分利用光谱信息和空间信息来进行分类。

支持向量机还具有较强的泛化能力和鲁棒性，能够处理多类别、不平衡和噪声干扰等问题。

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类是一种有效的分类方法。

它能够利用高光谱遥感影像的多个光谱波段信息，通过支持向量机算法实现对地物类型的分类。

这种方法能够提高遥感影像分类的准确性和稳定性，并对遥感数据的应用具有一定的实际意义和应用价值。

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类高光谱遥感影像分类是利用高光谱遥感数据来对地物进行分类和识别的一种重要技术。

而支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种基于统计学习理论的分类算法，具有很强的泛化能力和较高的分类精度。

将支持向量机应用于高光谱遥感影像分类，可以有效地提高分类精度和准确性，对于地质勘查、环境监测、农业和城市规划等领域具有重要的应用价值。

一、高光谱遥感影像分类的基本原理高光谱遥感影像是利用遥感技术所获取的地物光谱信息，具有丰富的光谱细节和空间分辨率。

高光谱遥感影像分类的基本原理是通过对不同波段的光谱信息进行提取和分析，对地物进行准确的分类和识别。

而支持向量机是一种监督学习算法，通过寻找最优超平面来对数据进行分类。

其基本原理是通过将数据映射到高维空间，找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本能够被最大化地分开。

支持向量机在处理高光谱遥感影像分类问题时，具有很好的适应性和分类性能。

1. 数据预处理在进行高光谱遥感影像分类前，首先需要对遥感影像进行预处理。

包括去除植被遮挡、辐射定标、大气校正等步骤，以保证数据的准确性和可靠性。

还需要进行光谱响应的标准化和波段选择，以便提取出地物的光谱信息。

2. 特征提取在进行高光谱遥感影像分类时，需要对光谱信息进行特征提取。

常用的特征提取方法包括主成分分析、线性判别分析和小波变换等。

这些方法可以将高维的光谱数据转换为低维的特征向量，以便进行后续的分类分析。

3. 支持向量机分类在进行支持向量机分类之前，需要将数据集划分为训练集和测试集，并对数据进行标签化。

然后，通过支持向量机算法对训练集数据进行训练，并得到分类模型。

利用得到的分类模型对测试集数据进行分类预测，从而得到最终的分类结果。

1. 地质勘查利用高光谱遥感影像分类技术，可以对不同地质构造和矿物进行识别和分类。

通过支持向量机算法，可以对地表的岩石、矿物和土壤进行准确地分类和识别，为地质勘查工作提供重要的数据支持。

基于ICA与SVM算法的高光谱遥感影像分类

基于ＩＡ与ＳＭ算法的高光谱遥感影像分类ＣＶ
梁亮，杨敏华，李英芳
中南大学信息物理工程学院，湖南长沙４０８１０３
摘
要
提出了一种利用独立分量分析（Ａ）Ｉ与支撑向量机（ＶＭ）ＣＳ算法进行高光谱遥感影像分类的新方法。
分类的有效方法之一。
关键词
高光谱；分类；支撑向量机（ＶＭ）独立分量分析（Ｃ；Ｓ；ＩＡ）类别集群
文献标识码：ＡＤＩ１．９４ｊｉｎ１０ —５３２１）０２２ —５Ｏ：０３６／．ｓ．０００９（００１～７４０ｓ
第３卷，１期Ｏ第Ｏ２０１０年１０月
光
谱
学
与
光
谱
分
析
Ｖ１３，ｏ１，ｐ７４２２ｏ．０Ｎ．０ｐ２２—７８
Ｏｃｏｅ，２１ｔｂｒ００
ＳｅｔｏｃｐｎｐｃｒｌＡｎｌｓｓｐｃｒｓｏｙａｄＳｅｔａａｙｉ
采用ＩＡ算法对高光谱遥感影像（ＨＩＣＰ传感器获取，８Ｏ波段）行了特征提取，并以提取出的影像数据（进光谱维数为２）０构建ＳＶＭ分类器。ＳＭ算法进行核函数删选与参数寻优后，现采用ＲＢ对Ｖ发Ｆ核的ＳＭ算Ｖ
０８５１４方法。针对分类结果常出现的“ 盐 ” 象，用形态学算子对Ｓ．３）种椒现利ＶＭ（ＢＲＦ核）类结果进行了分

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类高光谱遥感影像分类是利用高光谱遥感数据进行地物分类的一种方法。

高光谱遥感影像数据可以获得地球表面特定波长范围内的光谱信息，并且具有丰富的光谱细节。

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，可以进行监督学习，也可以用于分类问题。

在高光谱遥感影像分类中，首先需要获取一张高光谱遥感影像，该影像包含了多个频谱波段的信息。

然后，将这张影像分割成多个小块，每个小块称为一个像元，每个像元由多个频谱波段的像素值组成。

接下来，需要根据已有的地物分类样本对这些像元进行分类。

支持向量机的基本思想是将特征空间映射到一个高维空间中，找到一个最优的超平面来分隔不同的地物类别。

具体而言，对于每个地物类别，在高维特征空间上找到一个超平面，使得该类别的样本点尽可能远离这个超平面，而其他类别的样本点尽可能靠近这个超平面。

这样，当有一个新的样本点需要分类时，可以根据其在特征空间中的位置来判断它属于哪个地物类别。

在高光谱遥感影像分类中，支持向量机可以根据每个像元的频谱波段像素值作为输入特征，将其分为不同的地物类别。

在训练过程中，需要提供一定数量的标记好类别的样本数据，让SVM学习到不同类别之间的分类边界。

然后，可以使用学习到的SVM模型对未知像元进行分类，从而实现高光谱遥感影像的分类分析。

高光谱遥感影像分类基于支持向量机的优势在于其可以处理高维数据，并且能够在非线性问题中取得较好的分类效果。

通过合理选择核函数，支持向量机可以将低维特征空间中线性不可分的地物类别，在高维特征空间中找到一个超平面进行线性分隔，从而提升分类精度。

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类是一种有效的方法，可以利用高光谱数据的丰富信息进行地物分类，为遥感影像的应用提供支持。

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ｍｉｃａｓｆｄｔｉｉｇｓｍｐｅｏｔｅｖｌａｉｎｓｔｈｘｅｉｎａｅｕｔｈｗａｏａｉｏｉｇｅｏｔｚｄＳｓｌｓｉｅｒｎｎａｌｓｔｈａｉｔｅ．ＴｅｅｐｒｉａｄｏｍｅｔｌｓｌｓｏｔｔｉｃｍｐｒｎｔｓｎｌｐｉｅＶＭｒｓｈｎｓｏｍｉ
第３０卷第６期
２１００年６月
ｐｉａｉｎｏｒａｆＣｍｐｔｒＡｐｌｔｓｃｏ
Ｖ０．ＯＮｏ６１３。
Ｊｎ００ｕｅ２１
文章编号：０１９８（０００１０ — ０１２１）６—１９５０—０４
ａｄｏｈｒｐｐｌｒＳｎｔｅｏｕａＶＭｎｅｌｔｏｓｔｅｉｒｖｄｄｎｍｉＳｅｓｍｂｅｍｅｈｄｈｍｐｏｅｙａｃＶＭｎｅｌｘｉｉｈｉｈｓｃａｓｃｔｎａｃｒｃ，ｅｓｍｂｅｅｈｂｔｔｅｈｇｅｔｌｓｉａｉｃｕａｙｓｉｆｏａｄｉｃｕｄｅｆｃｉｅｙｉｒｖｈｌｓｉｃｔｎｐｅｉｉｎｏｙｅｓｅｔａｅｔｅｓｎｍａｅ．ｎｔｏｌｆｔｌｍｐｏｅｔｅｃａｓｆａｉｒｃｓｏｆｈｐｒｐｃｒｌｍｏｅｓｎｉｇｉｇｓｅｖｉｏｒＫｅｒｓｙｅｓｅｔａ；ｃａｓｆａｉｎｙａｃｅｓｍｂｅｓｌｃｉｎｎｅｌｅｒｉｇｙａｃＳｙｗｏｄ：ｈｐｒｐｃｒｌｌｓｉｃｔ；ｄｎｍｉｎｅｌｅｅｔ；ｅｓｍｂｅｌａｎ；ｄｎｍｉＶＭｎｅｌｉｏｏｎｅｓｍｂｅ
态集成在高光谱遥感图像分类中的应用。结合高光谱数据特性，通过随机选取特征子空间和反馈学习改进了ＢｇｉｇａｇｎＳＭ方法；Ｖ通过引进加性复合距离改善了Ｋ近邻局部空间的计算方法；通过将错分的训练样本添加到验证集增强了验证集样本的代表性。实验结果表明，与单个优化的ＳＭ和其他常见的ＳＭ集成方法相比，ＶＶ改进后的ＳＭ动态集Ｖ成分类精度最高，能有效地提高高光谱遥感图像的分类精度。
关键词：高光谱；分类；态分类器集选择；动集成学习；ＶＳＭ动态集成
中图分类号：Ｐ５．Ｔ７１１文献标志码：Ａ
Ｃｌｓｉｃｔｏｆｈｙｒｐｅｔａｅｏｅｓｎｓｎｍａｅｔａｓｆａｉｎｏｐｅｓｃｒｌｒｍｔｅｉｇｉｇｓｗｉｈｉ
ｄｎａｉｕｏｔｖｃｏａｈｎｅｅｓｍｂｅｙｍｃｓｐｐｒｅｔｒｍｃｉｎｅｌ
ＮＩＰｅｇＷＥＩＷｅＵｎ．ｉ（ｅａｔｎｏｕｉｔｎ＠￣ｍｎｓｎｇｍｎ，Ｘ＇ｏｍｕｉｔｎｎｔｕｅｉｎＳａｎｉ１１６ｈｎ）ＤｐｒｔｆＣｍｍｎａｉｍｅｏｃｏｉｐｔＭａａｅｅｔｉｎＣｍｎｃｉｓｓｔｔ，Ｘ＇ｈａｘ００，ＣｉｅａａｏＩｉａ７ａ
ｔｈＶＭｎｅｌｅｒｉｇｎｖｓｉａｅｅａｐｉａｉｎｏｙａｃＳｏｔｅＳｅｓｍｂｅｌａｎ，ａｄｉｅｔｔｄｔｐｌｔｆｎｍｉＶＭｎｅｌｏｔｅｃａｓｆａｉｎｏｙｅｓｅｔａｎｎｇｈｃｏｄｅｓｍｂｅｔｈｌｓｉｉｔｆｐｒｐｃｒｌｃｏｈｒｍｏｅｓｎｉｇｉｇｓｏｓｄｒｎｅｃａａｔｒｔｓｏｙｅｓｅｔａａｅｔｅｓｎｍａｅ．Ｃｎｉｅｉｇｔｈｒｃｅｉｉｆｈｐｒｐｃｒｄｔ，ＢｇｉｇＳｈｓｃｌａａｇｎＶＭｓｉｒｖｄｂｅｅｔｇｆａｕｅｗａｍｐｏｅｙｓｌｃｉｅｔｒｎｓｂｐｃａｄｍｌｎｅｄａｋｌａｎｎ；ｔｅａｇｒｈｏｏｕｉｇｌｃｒａｏｅｒｓｎｉｈｏｓｗｓａｌｒｔｄｕｓａｅｒｎｏｙａｄｆｅｂｃｅｒｉｇｈｌｏｔｍｆｃｍｐｔｏａａｅｆＫｎａｅｔｅｇｂｒａｍｅｉａｅｉｎｌｏｔｒｕｈａｏｔｇｐｕｏｏｉｉｔｎｅｔｅｖｌａｉｎｓｔｓｍｐｅｅｅｍｏｅｒｐｅｅｔｔｅｂａｓｏｐｅｄｎｈｈｏｇｄｐｉｌｓｃｍｐｓｅｄｓａｃ；ｈａｉｔｅａｌｓｗｒｒｅｒｓｎａｉｙｍｅｎｆａｐｎｉｇｔｅｎｔｄｏｖ
基于ＳＭ动态集成的高光谱遥感图像分类Ｖ
牛鹏，魏维
（西安通信学院通信装备管理系，西安７００１１６）
（ｄｐｔｍ．ｏｊｎ＠ｏｃｍ）
摘
要：Ｂｇｉｇ支持向量机（Ｖ的基础上，在ａｇｎＳＭ）将动态分类器集选择技术用于ＳＭ的集成学习，究了ＳＭ动Ｖ研Ｖ
Ａｂｔｃ：ＢｓｄｏａｇｇＳｐｏｔｅｔｒｃｉｅ（Ｖ，ｔｉｐｐｒｐｌｄｄｎｍｃｅｓｍｌｓｌｃｏｃｎｑｅｓｒｔａｅｎＢｇｉｕｐｒＶｃｈｎＳＭ）ｈｓａｅｐｉｙａｉｎｅｂｅｅｔｎｔｈｉｕａｎｏＭａａｅｅｉｅ