文献类型：期刊文章

作　　者：陈建杰[1] 叶智宣[2]

机构地区：[1]浙江省国土资源厅,杭州310007 [2]杭州市城市规划信息中心,杭州310012

出　　处：《测绘科学》

基　　金：国土资源部遥感综合调查研究项目(20001500012021)

年　　份：2009

卷　　号：34

期　　号：4

起止页码：97-100

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对应用传统分类器和被动学习的方法,难以满足遥感图像处理实际应用的要求这一困境,提出了一种新的基于多分类SVM的主动学习方法,与被动学习的随机选择不同,主动学习是在少量标记类别的初始训练样本集基础上,通过反复迭代主动学习的方式,得到最有利SVM分类器性能的样本为支持向量。研究表明,这种方法直接避免了大量的计算,可有效地减少样本训练时需要标记样本的数目,并取得较为理想的分类效果。

关 键 词：SVM 主动学习  遥感图像 分类  

分 类 号：TP751]