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基于张量径向基核函数支持向量机的高光谱影像分类
标题：基于张量径向基核函数支持向量机的高光谱影像分类
摘要：
高光谱影像分类是遥感图像处理中的重要任务之一，可以为农业、环境监测、城市规划等提供有价值的信息。本文提出了一种基于张量径向基核函数支持向量机（TensorRadialBasisFunctionSupportVectorMachine，Tensor-RBFSVM）的高光谱影像分类方法。该方法能够充分利用高光谱数据中丰富的光谱和空间信息，提高分类精度和鲁棒性。
关键词：高光谱影像分类；支持向量机；张量径向基核函数；光谱信息；空间信息
引言：
高光谱影像是在可见光谱范围之外，包括近红外、红外等多个波段获取的图像数据，光谱维度大大增加了数据的丰富性。然而，高光谱影像数据量庞大，具有高维、相关性等特点，传统的分类方法难以满足其处理需求。支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为一种强大的分类器，在高光谱影像分类中具有广泛应用。然而，传统的SVM方法只能利用光谱信息进行分类，无法很好地利用高光谱影像中的空间信息。
方法：
为了充分利用高光谱影像数据中的光谱和空间信息，本文提出了一种Tensor-RBFSVM方法。首先，将高光谱影像数据转化为多维张量，利用张量分解方法对其进行降维和特征提取，将张量表示为一组矩阵。然后，通过计算张量之间的RBF核函数值，将特征表示映射到一个更高维的特征空间。接着，利用支持向量机算法对高维特征进行分类。最后，通过交叉验证法对分类模型进行验证和评估，得到最优的分类结果。
结果和讨论：
本文采用了经典的高光谱影像数据IndianPines进行实验验证。通过和传统的支持向量机方法进行对比，实验结果表明，Tensor-RBFSVM方法在高光谱影像分类中取得了更高的分类精度和鲁棒性。这是由于该方法能够充分利用高光谱影像中的光谱和空间信息，提高分类的分辨率和准确性。同时，通过适当选择RBF核函数的参数和交叉验证法的使用，可以进一步提高分类效果。
结论：
本文提出的基于张量径向基核函数支持向量机的高光谱影像分类方法可以充分利用高光谱影像中的光谱和空间信息，提高分类精度和鲁棒性。该方法在实验中展现出了较好的效果，为高光谱影像分类提供了一种新的思路和方法。未来的研究可以进一步优化该方法，在更多的数据集上进行验证，并探索其在其他遥感图像处理任务中的应用。
参考文献：
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