马潇潇;张光胜;李长春;慎利;

• 1:河南理工大学测绘与国土信息工程学院
• 2:北京师范大学资源学院

摘要(Abstract)：

支持向量机(SVM)算法作为一种成功应用于大多数遥感影像的分类方法,虽然具有较高的提取精度,但是针对分类中仅仅采用单一参数,严重依赖于参数选择的不足,该文基于AdaBoost算法提出一种改进的SVM分类方法。该方法采用选择径向基函数作为核函数的SVM算法作为AdaBoost的弱分类器,实现了核参数的自适应调整。实验结果证明,该方法可以达到精确提取无人机影像信息的目的。

关键词(KeyWords)： 支持向量机;AdaBoost;无人机影像;信息提取

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): “十二五”科技支撑计划项目(2012BAJ23B04-2);; 河南省基础与前沿技术研究项目(112300410282);; 河南省教育厅科学技术研究重点项目(12B420002);; 河南理工大学博士基金项目(B2012-025)

作者(Authors): 马潇潇;张光胜;李长春;慎利;

DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2015.03.010

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