基于dlsvm算法的高分辨率遥感图像分类研究-中南民族大学学报.pdf

34 4 ( ) Vol． 34 No． 4 第 卷第 期 中南民族大学学报 自然科学版 2015 12 Journal of South-Central University for Nationalities (Nat． Sci． Edition) Dec． 2015 年 月 基于DLSVM 算法的高分辨率遥感图像分类研究 1 ，2 2 1 1 振宇 ， 典洪 ， ， 涛洋 舒 王 周 城 海 (1 中 ， 430074 ;2 ， 430074) 南民族大学电信学院 武汉 中国地质大学地球物理与空间信息学院 武汉 ， SVM 摘 要 为了进一步提高高分辨率遥感图像的分类精度及效率 融合支持向量机 及局部支持向量机 KNNSVM ， ， (DLSVM)． 算法 借助主动学习相关理论 提出了基于距离的局部支持向量机算法 该算法通过对未标记 ， KNNSVM 样本和超平面之间的距离与预先设定的距离阈值相比较 判断是否需要进一步建立局部支持向量机 来 ． : K ， 确定样本的类标 对实际的高分辨率遥感图像分类的实验结果显示 在合适的距离阈值与 值的设置下 该算法能 SVM ， KNNSVM ． 够提高支持向量机 的分类精度 同时大大降低 算法的时间消耗 ; ; 关键词 高分辨率遥感图像分类 支持向量机 局部支持向量机 中图分类号 TP39 文献标识码 A 文章编号 1672-4321 (2015)04-0078-07 Ｒesearch on the Classification of the High Ｒesolution Ｒemote Sensing Images Based on DLSVM 1，2 2 2 1 Shu Zhenyu ，Wang Dianhong ，Zhou Cheng ，Hai Taoyang (1 College of Electronics and Information，South-Central University for Nationalities ，Wuhan 430074 ，China ;