基于SAM与SVM的高光谱遥感蚀变信息提取

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高光谱遥感技术的发展,提高了遥感技术的定量化水平,要求人们从光谱维去理解地物在空间维的变换。提出了一种光谱角匹配技术(Spectral Angle Mapper,SAM)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的高光谱遥感蚀变信息提取模型,在光谱维提取地表的蚀变信息。鉴于SAM算法仅考虑波谱矢量方向,忽略辐射亮度大小的缺点,利用SVM算法对SAM的提取结果进行二次分类,利用网格搜索法并结合分类精度评估进行参数寻优。通过AVIRIS高光谱数据实验证明,提取的蚀变信息分类精度
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