项目名称: 银川平原湿地遥感动态监测研究

项目编号: No.61162013

项目类型: 地区科学基金项目

立项/批准年度: 2012

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 保文星

作者单位: 北方民族大学

项目金额: 47万元

中文摘要: 本课题以银川平原为研究区域,利用不同时相的遥感图像资料动态监测银川平原的湿地变化趋势,分析其中的变化规律,构建该地区湿地变化预测模型;采用八参数法和小波方法对多源遥感图像进行几何纠正和配准;采用支持向量机、复合小波包、专家系统等方法,对多源遥感数据进行融合、提取、分类和分析,构建该地区湿地分类模型和数据库,优化遥感信息提取过程;利用遥感数据、GPS定位数据以及GIS技术,实时、动态监测该地区近年来湿地类型变化,为本地区的湿地保护和管理提供科学决策依据,为银川平原湿地的可持续发展提出建议。

中文关键词: 支持向量机;小波;SIFT;集成学习;图论

英文摘要:

英文关键词: Support Vector Machine;Wavelet;SIFT;Ensemble Margin;Graph theory

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在机器学习中,支持向量机(SVM,也称为支持向量网络)是带有相关学习算法的监督学习模型,该算法分析用于分类和回归分析的数据。支持向量机(SVM)算法是一种流行的机器学习工具,可为分类和回归问题提供解决方案。给定一组训练示例,每个训练示例都标记为属于两个类别中的一个或另一个,则SVM训练算法会构建一个模型,该模型将新示例分配给一个类别或另一个类别,使其成为非概率二进制线性分类器(尽管方法存在诸如Platt缩放的问题,以便在概率分类设置中使用SVM)。SVM模型是将示例表示为空间中的点,并进行了映射,以使各个类别的示例被尽可能宽的明显间隙分开。然后,将新示例映射到相同的空间,并根据它们落入的间隙的侧面来预测属于一个类别。

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