利用SVM-CRF进行高光谱遥感数据分类
文献类型：期刊论文
| 作者 | 李祖传 ; 马建文 ; 张睿 ; 李利伟 |
| 刊名 | 武汉大学学报(信息科学版)
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| 出版日期 | 2011 |
| 页码 | 306-310 |
| 关键词 | 支持向量机 条件随机场 高光谱数据 |
| 中文摘要 | 提出了一种改进的随机场模型SVM-CRF,它以支持向量机作为条件随机场的一阶势能项,结合了支持向量机和条件随机场的优点。采用AVIRIS高光谱遥感数据进行实验,对SVM-CRF模型进行了分析,结果表明,在分类精度上SVM-CRF优于支持向量机和传统条件随机场模型。 |
| 收录类别 | CNKI |
| 公开日期 | 2015-01-04 |
| 源URL | [http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/33413]  |
| 专题 | 遥感与数字地球研究所_中文期刊论文_期刊论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李祖传,马建文,张睿,等. 利用SVM-CRF进行高光谱遥感数据分类[J]. 武汉大学学报(信息科学版),2011:306-310. |
| APA | 李祖传,马建文,张睿,&李利伟.(2011).利用SVM-CRF进行高光谱遥感数据分类.武汉大学学报(信息科学版),306-310. |
| MLA | 李祖传,et al."利用SVM-CRF进行高光谱遥感数据分类".武汉大学学报(信息科学版) (2011):306-310. |
入库方式： OAI收割
来源：遥感与数字地球研究所
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