留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

高分辨率遥感影像的支持张量机分类方法

张乐飞 黄昕 张良培

张乐飞, 黄昕, 张良培. 高分辨率遥感影像的支持张量机分类方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(3): 314-317.
引用本文: 张乐飞, 黄昕, 张良培. 高分辨率遥感影像的支持张量机分类方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(3): 314-317.
ZHANG Lefei, HUANG Xin, ZHANG Liangpei. Classification of High Spatial Resolution Imagery Using Support Tensor Machine[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(3): 314-317.
Citation: ZHANG Lefei, HUANG Xin, ZHANG Liangpei. Classification of High Spatial Resolution Imagery Using Support Tensor Machine[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(3): 314-317.

高分辨率遥感影像的支持张量机分类方法

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40930532,41061130553);;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3101016);;测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费资助项目
详细信息
    作者简介:

    张乐飞,博士生,主要从事遥感影像处理研究。

  • 中图分类号: P237.4

Classification of High Spatial Resolution Imagery Using Support Tensor Machine

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40930532,41061130553);;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3101016);;测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费资助项目
计量
  • 文章访问数:  1180
  • HTML全文浏览量:  42
  • PDF下载量:  562
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2011-12-23
  • 刊出日期:  2012-03-05

高分辨率遥感影像的支持张量机分类方法

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(40930532,41061130553);;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3101016);;测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费资助项目
    作者简介:

    张乐飞,博士生,主要从事遥感影像处理研究。

  • 中图分类号: P237.4

摘要: 针对高分辨率遥感数据分类多特征、小样本的特点,将训练样本像素邻域的数据立方以三阶张量表征,并提出了利用支持张量机对训练样本进行监督分类的模型和解法。实验结果表明,此方法能够利用少量的训练样本实现更优的分类精度。

English Abstract

张乐飞, 黄昕, 张良培. 高分辨率遥感影像的支持张量机分类方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(3): 314-317.
引用本文: 张乐飞, 黄昕, 张良培. 高分辨率遥感影像的支持张量机分类方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(3): 314-317.
ZHANG Lefei, HUANG Xin, ZHANG Liangpei. Classification of High Spatial Resolution Imagery Using Support Tensor Machine[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(3): 314-317.
Citation: ZHANG Lefei, HUANG Xin, ZHANG Liangpei. Classification of High Spatial Resolution Imagery Using Support Tensor Machine[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(3): 314-317.

目录

    /

    返回文章
    返回