【摘 要】
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PSO结合SVM算法对高光谱数据波段进行优化,每次搜索结果不一定相同,因此很多学者对此类算法的可靠性存在疑问。为了证明PSO-SVM降维算法的可靠性,利用PSO-SVM算法对杉木和马
【机 构】
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中南大学信息物理工程学院,中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（30871962）, 高等学校博士学科点专项科研基金（200805380001）, 湖南省教育厅科学研究项目（09C1001）
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PSO结合SVM算法对高光谱数据波段进行优化,每次搜索结果不一定相同,因此很多学者对此类算法的可靠性存在疑问。为了证明PSO-SVM降维算法的可靠性,利用PSO-SVM算法对杉木和马尾松的幼中成熟林的高光谱原始数据、一阶微分变换数据、对数变换数据及归一化变换数据进行降维运算,对降维后选择的波段分别利用支持向量机（SVM）、BP神经网络、Mahalanobis距离分类法、Fisher分类法及贝叶斯分类法进行分类,分类结果中,Fisher分类法的结果最好,所有的分类结果均在90%以上,SVM和BP神经网络的分
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