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针对SVM对遥感数据进行分类时出现的"同谱异物"和"椒盐现象",提出利用LiDAR数据和遥感影像相融合的分类方法。实验结果表明:该方法在有效提高分类精度和解决"同谱异物"与"椒盐现象"的同时,还可以加快分类速度。
基于多源遥感数据融合的SVM分类研究
【摘 要】
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针对SVM对遥感数据进行分类时出现的"同谱异物"和"椒盐现象",提出利用LiDAR数据和遥感影像相融合的分类方法。实验结果表明:该方法在有效提高分类精度和解决"同谱异物"与"椒盐现象"的同时,还可以加快分类速度。
【机 构】
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河南理工大学测绘与国土信息工程学院
【出 处】
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河南城建学院学报
【发表日期】
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2013年06期
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