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高光谱遥感影像端元提取方法对比 被引量:1

Comparison of Endmember Extraction Methods from Hyperspectral Image
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摘要 本文在SMACC法和PPI法端元提取基础上,得到高光谱遥感影像端元丰度图,之后用SVM法进行分类。通过分类结果精度来评价端元提取的优劣。实验结果表明,基于PPI的线性混合像元分解得到的丰度图用SVM分类效果最佳,整体精度达87.59%,而基于SMACC法结合SVM分类的效果和直接应用SVM分类次之,整体精度分别是83.84%和85.16%。 In this paper, SMACC method and PPI method were used to extract endmembers. Then the abundance maps which were derived from endmembers were classified by SVM method. At last ,we evaluated the quality of endmember extraction methods by classification precision. The results show that the PPI-SVM is the best method and the overall precision is 87.59% while that of the SMACC-SVM method and the SVM method are 83.84% and 85.16%.
出处 《科技视界》 2012年第17期64-66,共3页 Science & Technology Vision
关键词 高光谱 端元 支撑向量机(SVM) Hyperspectra Endmember Support vector machine (SVM)
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献26

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共引文献68

同被引文献18

引证文献1

二级引证文献6

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