一种基于ELM的土地覆盖遥感影像分类方法研究

来源 :伊犁师范学院学报(自然科学版) | 被引量 : 2次 | 上传用户：whywhy_why

【摘要】

：

数据分类是将遥感数据转化为专题图信息的一个关键步骤.找到一个好的分类方法,提高数据处理的准确性是高度挑战性问题.提出一种极限学习机和支持向量机相融合的遥感图像分类模式,选ELM为基础分类器,以SVM来修正改善分类效率.仿真实验结果表明,该算法不仅具有较高的分类精度,而且消除了一些训练样本标签对分类的负面影响.结合PSM图像,与SVM、ANN(Artificial Neural Network)方法

【作者】

：

古丽娜孜·艾力木江孙铁利周婉婷

【机构】

：

伊犁师范学院电子与信息工程学院,东北师范大学地理科学学院,东北师范大学计算机科学与信息技术学院,

【出处】

：

伊犁师范学院学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2017年02期

【关键词】

：

支持向量机极限学习机遥感数据分类精度

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