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Mixed KPCA结合纹理特征的SVM盐碱土信息提取/Method of salt-affected soil information extraction based on Support Vector Machine with Mixed KPCA and texture features[J]
崔林林; 罗毅; 包安明; 李春轩; CUI Linlin; LUO Yi; BAO Anming; LI Chunxuan; 中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐830011; 中国科学院研究生院,北京100049; 中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐,830011
2012
Source Publication计算机工程与应用
Volume48Issue:27Pages:211-216
Abstract核函数是核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)的核心,目前使用的核函数都是单一核函数.尝试通过将光谱角径向基核函数(Spectral Angle Radial Basis Function,SA-RBF)与RBF组合形成混合核函数.在研究中,利用基于该混合核函数的KPCA进行特征提取,将其光谱特征波段和纹理特征相结合用于盐碱土的SVM分类,将分类结果与其他SVM分类进行比较,结果表明:该方法优于其他SVM方法,能有效提取玛纳斯河流域绿洲区的盐碱土专题信息,分类精度是89.000%,kappa系数是0.876.
Keyword混合核主成分分析 纹理特征分析 支持向量机 盐碱土
Funding Organization中国科学院“百人计划”项目 ; 中国科学院“百人计划”项目 ; 科技部全球变化研究重大科学研究计划项目 ; 科技部全球变化研究重大科学研究计划项目 ; 中国科学院“百人计划”项目 ; 中国科学院“百人计划”项目 ; 科技部全球变化研究重大科学研究计划项目 ; 科技部全球变化研究重大科学研究计划项目
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Language中文
Funding Organization中国科学院“百人计划”项目 ; 中国科学院“百人计划”项目 ; 科技部全球变化研究重大科学研究计划项目 ; 科技部全球变化研究重大科学研究计划项目 ; 中国科学院“百人计划”项目 ; 中国科学院“百人计划”项目 ; 科技部全球变化研究重大科学研究计划项目 ; 科技部全球变化研究重大科学研究计划项目
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.xjlas.org/handle/365004/13690
Collection研究系统_荒漠环境研究室
Corresponding Author中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐830011; 中国科学院研究生院,北京100049; 中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐,830011
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GB/T 7714
崔林林,罗毅,包安明,等. Mixed KPCA结合纹理特征的SVM盐碱土信息提取/Method of salt-affected soil information extraction based on Support Vector Machine with Mixed KPCA and texture features[J][J]. 计算机工程与应用,2012,48(27):211-216.
APA 崔林林.,罗毅.,包安明.,李春轩.,CUI Linlin.,...&中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐,830011.(2012).Mixed KPCA结合纹理特征的SVM盐碱土信息提取/Method of salt-affected soil information extraction based on Support Vector Machine with Mixed KPCA and texture features[J].计算机工程与应用,48(27),211-216.
MLA 崔林林,et al."Mixed KPCA结合纹理特征的SVM盐碱土信息提取/Method of salt-affected soil information extraction based on Support Vector Machine with Mixed KPCA and texture features[J]".计算机工程与应用 48.27(2012):211-216.
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