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PCA和布谷鸟算法优化SVM的遥感信息提取
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上传时间: 2021-03-08
详细说明：为了进一步提高遥感矿化蚀变信息提取的精度，本文提出了一种基于主成分分析PCA (Principal Component Analysis)和布谷鸟算法优化支持向量机SVM (Support Vector Machine)的遥感矿化蚀变信息提取方法。首先，通过波段比值法增强研究区遥感图像中的矿化蚀变信息，并获得比值图像；然后，对比值图像进行主成分分析，进而提取训练样本；接着，利用SVM对训练样本进行训练，同时采用布谷鸟算法求取SVM的最优核参数及惩罚因子，构造最优SVM模型；最后，运用最优SVM模型完成矿化蚀变信息提取。选择青海省五龙沟地区为研究区，提取羟基及铁染蚀变信息。实验结果表明，与主成分分析法、基于光谱角法和SVM的方法、基于粒子群和SVM的方法及基于波段比值、PCA和粒子群优化SVM的方法等4种方法相比，本文方法获得的遥感矿化蚀变信息和已知矿点的吻合度最高，提取效果最好。
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