基于多核学习的高光谱数据分类技术研究.pptx
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汇报人:目录PARTONEPARTTWO高光谱数据分类技术的重要性多核学习在分类技术中的应用研究目的与意义PARTTHREE高光谱数据分类技术研究现状多核学习算法研究现状已有研究成果与不足PARTFOUR研究内容概述研究方法和技术路线数据集和实验设置PARTFIVE实验结果展示结果分析与其他方法的比较PARTSIX研究结论研究贡献与价值未来研究方向与展望THANKYOU
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基于高光谱数据的分类技术研究的开题报告一、研究背景及意义高光谱遥感技术是由宽带光谱遥感技术演变而来的,对不同材料和目标不同波段的反射和辐射能力进行研究,为实现对大气、陆地和海洋等天然资源和环境的精确监测提供了强有力的技术支持。随着高光谱遥感技术的不断发展和应用,基于高光谱数据的分类技术也越来越受到研究者的关注。高光谱数据的分类技术是将高光谱数据一定区域内的所有光谱曲线进行分类处理,以达到对地面物体进行分类的目的。高光谱数据具有高维、高冗余等特点,传统的分类方法面临许多困难。基于高光谱数据的分类技术的研究不
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基于多分类器组合的高光谱遥感数据分类技术研究的中期报告本研究旨在通过多分类器组合技术,提高高光谱遥感数据分类的精度。在前期研究中我们:1.采集了高光谱遥感数据,包括地物数据与非地物数据2.根据PCA降维原则对采集到的数据进行数据预处理3.使用SVM分类器对预处理后的数据进行分类,并分别得出地物分类与非地物分类的准确率本中期报告的主要工作如下:1.对上述分类结果进行分析,并发现SVM分类器在某些数据类别上的表现并不理想,导致总体分类精度较低2.针对问题1,我们尝试引入其他分类器进行多分类器组合,并运用集成学