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利用SVM-CRF进行高光谱遥感数据分类

李祖传 马建文 张睿 李利伟

李祖传, 马建文, 张睿, 李利伟. 利用SVM-CRF进行高光谱遥感数据分类[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(3): 306-310.
引用本文: 李祖传, 马建文, 张睿, 李利伟. 利用SVM-CRF进行高光谱遥感数据分类[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(3): 306-310.
LI Zuchuan, MA Jianwen, ZHANG Rui, LI Liwei. Classifying Hyperspectral Data Using Support Vector Machine Conditional Random Field[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(3): 306-310.
Citation: LI Zuchuan, MA Jianwen, ZHANG Rui, LI Liwei. Classifying Hyperspectral Data Using Support Vector Machine Conditional Random Field[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(3): 306-310.

利用SVM-CRF进行高光谱遥感数据分类

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40901234);中国科学院知识创新工程青年人才领域前沿项目专项资助项目(O8S01100CX)
详细信息
    作者简介:

    李祖传,硕士生,研究方向为遥感数据智能处理。

  • 中图分类号: P237.4;TP753

Classifying Hyperspectral Data Using Support Vector Machine Conditional Random Field

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40901234);中国科学院知识创新工程青年人才领域前沿项目专项资助项目(O8S01100CX)
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2011-01-27
  • 刊出日期:  2011-03-05

利用SVM-CRF进行高光谱遥感数据分类

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(40901234);中国科学院知识创新工程青年人才领域前沿项目专项资助项目(O8S01100CX)
    作者简介:

    李祖传,硕士生,研究方向为遥感数据智能处理。

  • 中图分类号: P237.4;TP753

摘要: 提出了一种改进的随机场模型SVM-CRF,它以支持向量机作为条件随机场的一阶势能项,结合了支持向量机和条件随机场的优点。采用AVIRIS高光谱遥感数据进行实验,对SVM-CRF模型进行了分析,结果表明,在分类精度上SVM-CRF优于支持向量机和传统条件随机场模型。

English Abstract

李祖传, 马建文, 张睿, 李利伟. 利用SVM-CRF进行高光谱遥感数据分类[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(3): 306-310.
引用本文: 李祖传, 马建文, 张睿, 李利伟. 利用SVM-CRF进行高光谱遥感数据分类[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(3): 306-310.
LI Zuchuan, MA Jianwen, ZHANG Rui, LI Liwei. Classifying Hyperspectral Data Using Support Vector Machine Conditional Random Field[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(3): 306-310.
Citation: LI Zuchuan, MA Jianwen, ZHANG Rui, LI Liwei. Classifying Hyperspectral Data Using Support Vector Machine Conditional Random Field[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(3): 306-310.

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