非监督遥感影像变化检测方法——支持向量机(support vector machine,SVM )
2016-01-13 10:16
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假设影像数据集(Sample)大小为1000*1000,特征数为5.
在数据集中选取大小为100*100的样本集(xdata)(样本大小与数据大小之间的关系可以研究一下),通过目视解译,获得样本集对应的变化检测结果(group)。
核心步骤:
1.把样本集合和对应的结果转变为列向量。带入MATLAB公式:SVMStruct=svmtrain(xdata,group).
2.把数据集带入公式:Group=svmclassify(SVMStruct,Sample);
3.对Group变形为矩阵:result=reshape(Group,1000,1000);
4.result即为最终的变化检测结果。
在数据集中选取大小为100*100的样本集(xdata)(样本大小与数据大小之间的关系可以研究一下),通过目视解译,获得样本集对应的变化检测结果(group)。
核心步骤:
1.把样本集合和对应的结果转变为列向量。带入MATLAB公式:SVMStruct=svmtrain(xdata,group).
2.把数据集带入公式:Group=svmclassify(SVMStruct,Sample);
3.对Group变形为矩阵:result=reshape(Group,1000,1000);
4.result即为最终的变化检测结果。
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