论文摘要
多光谱影像记录了地球上各类地物的电磁波,具有极大的信息量,对影像上相关信息的处理和提取是遥感信息应用的前提。多光谱影像的信息自动提取技术的准确性和提取速度是图像分析与理解领域永恒的研究主题。针对遥感影像信息提取的复杂性和极限学习机ELM的分类性能,在单隐层神经网络和极限学习机理论的基础上,提出了基于粒子群参数寻优的混合核函数极限学习机分类模型。与标准的ELM、支持向量机等分类模型进行比较验证,实验结果表明,混合核函数的极限学习机总体分类精度最高,达到了92.67%,有效提高了影像信息提取的精度和速度,很好地满足了图像信息自动提取对准确率和速度的双重要求。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张婷慧,宇洁,叶张林,林怡
关键词: 遥感影像分类,极限学习机,粒子群寻优,机器学习,混合核函数
来源: 测绘科学技术学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 自然地理学和测绘学
单位: 同济大学测绘与地理信息学院
基金: 国家自然科学基金项目(41771449)
分类号: P237
页码: 56-61
总页数: 6
文件大小: 3460K
下载量: 296
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