王小美
- 作品数：7 被引量：73H指数：4
- 供职机构：黄河水利职业技术学院测绘工程系更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 利用分离性测度多类支持向量机进行高光谱遥感影像分类被引量：7
- 2011年
- 从支持向量机的基本理论出发,结合高光谱数据的分离性测度,提出了一种基于分离性测度的二叉树多类支持向量机分类器,并用OMIS传感器获得的高光谱遥感数据和Hyperion高光谱遥感数据进行实验,分析比较了各种多类SVM的分类精度,并和传统的光谱角制图和最小距离分类算法进行了比较。结果表明,SVM进行高光谱分类时,基于分离性测度的二叉树多支持向量机的分类精度最高。
- 谭琨杜培军王小美
- 关键词：高光谱遥感多类支持向量机
- 特征维数对支持向量机分类器性能影响的研究——以高光谱遥感影像为例被引量：4
- 2011年
- 本文为验证SVM对高维特征的适应性和可靠性,针对不同特征提取方法与特征组合,以国产OMISⅡ传感器获得的北京昌平地区高光谱遥感据为例,对SVM分类器中特征维数对分类准确率的影响进行了试验,通过对主成分分析、最小噪声分离算法、相关系数分组后特征提取、导数光谱等的分析,表明SVM分类器的分类精度随着特征维数波动,其中主成分分析降维后提取的特征具有用于分类能够获得最高的准确率。通过与最大似然法和光谱角制图分类算法的比较,说明在同样的特征输入情况下SVM分类算法分类的准确率高于最大似然法和光谱角制图分类器。
- 谭琨杜培军王小美
- 关键词：高光谱遥感支持向量机特征提取
- 利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取被引量：40
- 2011年
- 基于最新的非线性降维方法——流形学习的理论,从高光谱遥感数据内在的非线性结构出发,采用全局化的等距映射(Isomap)方法进行降维,取得了优于常用的MNF方法的结果。把光谱角和光谱信息散度与测地距离相结合用于Isomap算法,结果在冗余方差和光谱规范化特征值方面优于采用传统欧氏距离计算邻域的Isomap方法。实验表明,流形学习是一种有效的高光谱遥感数据特征提取方法。
- 杜培军王小美谭琨夏俊士
- 关键词：高光谱遥感降维流形学习ISOMAP算法
- 多源遥感影像土地覆盖分类结果一致性评价与集成应用被引量：12
- 2009年
- 针对多源遥感影像土地覆盖分类结果一致性与分类精度改进的要求,对两组中等空间分辨率的光学影像进行土地覆盖分类,以支持向量机分类结果为基础,采用Kappa统计量、双错误测量、Q统计量、相同错误率从不同角度评价了不同分类结果的一致性。实验表明,多源遥感数据分类结果总体上常规一致性程度较好,二值先验一致性程度尚可,错误一致性程度较小;不同土地覆盖类别的一致性程度并不相同,有的类别甚至出现不一致现象。提出组合法和替换法两种策略以综合数据优点、实现多传感器数据集成应用,能够有效提高分类精度。
- 李光丽杜培军王小美袁林山
- 关键词：土地覆盖分类支持向量机KAPPA统计量Q统计量
- 基于支持向量机和多变量分析的高光谱遥感数据分类被引量：6
- 2009年
- 从支持向量机和多变量分析的基本理论出发,建立一个基于支持向量机和多变量分析的高光谱分类器,并利用国产OM IS传感器获得的北京某地区高光谱遥感数据进行试验,采取网格搜寻的方法来确定误差惩罚参数和径向基核参数的值。主要选取独立成分分析和主成分分析这两种多变量分析方法。结果表明,当进行独立成分分析后的数据应用支持向量机分类的时候,分类精度随着维数的增加而递增,10~20维的时候达到最大值,然后随之递减,分类精度最大为78.93%。随后的主成分分析中,得到同样的结论,但精度最高的时候是选择5维特征,精度为88.61%。
- 谭琨杜培军王小美
- 关键词：高光谱遥感支持向量机分类
- GPS-RTK技术在大比例尺城镇测量中的应用被引量：3
- 2011年
- 本文介绍了GPS-RTK测量的原理,结合RTK在城镇测量中几个方面的应用,详细阐述了RTK测量的技术细节,论述了GPS-RTK测量的基本方法,探讨了GPS-RTK在地形测量中的应用,最后对RTK测量的质量控制做了详细的总结。
- 刘云彤王小美
- 关键词：GPS-RTK地形测量实时差分
- 高光谱遥感影像支持向量机分类中噪声影响的研究被引量：1
- 2011年
- 为了验证噪声对支持向量机分类器性能的影响,对"SVM可以有效用于含噪声和不确定性数据"这一观点进行定量分析评价,采用国产OMISII传感器获得的高光谱遥感数据进行了试验,为了更好地比较SVM分类器的抗噪性,先对原始数据进行支持向量机分类,然后在高光谱遥感影像中人为添加不同比例的椒盐噪声和条带噪声,然后进行支持向量机分类,并与传统的光谱角制图和最小距离分类算法进行比较。结果表明支持向量机具有明显的抗噪性,其分类性能受噪声影响较小,是一种有效的高光谱遥感影像分类器。
- 王小美逄云峰杜培军谭琨李光丽
- 关键词：高光谱遥感支持向量机噪声
