下载此文档

基于混合样本和支持向量机的城市地物信息提取的中期报告.docx


文档分类:论文 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【基于混合样本和支持向量机的城市地物信息提取的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于混合样本和支持向量机的城市地物信息提取的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于混合样本和支持向量机的城市地物信息提取的中期报告一、研究背景和意义城市地物信息提取在遥感图像处理中具有重要的应用价值,可以为城市规划、土地利用等领域提供重要的信息支持。然而,由于城市地物种类复杂、空间分布不均匀等原因,使得城市地物信息提取难度较大。因此,如何提高城市地物信息提取的效率和精度是当前遥感图像处理领域的热点问题。支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种基于统计学****的分类器,具有精度高、分类效果稳定、泛化能力强等优点,在遥感图像分类领域得到了广泛应用。随着混合样本理论的逐步完善,混合样本已成为近年来城市地物信息提取的有力工具之一。混合样本是指具有多种地物特征的样本,可以有效提高分类的精度和鲁棒性。本项目旨在基于混合样本和支持向量机算法,深入研究城市地物信息提取的算法理论和方法,提高城市地物信息提取的分类精度和效率,为城市规划和土地利用等领域提供可靠的数据支持。二、,包括全色影像和多光谱影像,对图像进行了预处理操作,如图像增强、噪声去除、边缘检测等操作,以提高后续分类的效果。,将图像像素根据其灰度值和纹理特征进行分类,生成包含多种地物特征的混合样本,以提高分类效果。在混合样本生成过程中,采用了多种纹理特征,并对混合样本进行了聚类,筛选出了最具代表性的混合样本。,以混合样本为输入,利用核函数对样本进行非线性映射,实现对城市地物的分类。在核函数选择上,采用了径向基函数和多项式函数两种常用核函数,并分别对其性能进行了比较分析。实验结果表明,径向基函数的性能表现更优。、召回率、F1值等指标对分类结果进行了评估,实验结果表明,基于混合样本和支持向量机的城市地物信息提取方法具有很高的分类效果,在不同的核函数选择下,均能达到较高的分类精度。三、,优化混合样本筛选算法,提高混合样本的代表性和泛化性能。,以进一步提高分类精度和泛化能力。,进行应用效果验证和调整,不断完善方法的适用性和可靠性。

基于混合样本和支持向量机的城市地物信息提取的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuwk
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-04-13