基于圖譜理論的遙感圖像分類方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著科技的不斷發(fā)展，傳感器等硬件的不斷完善，獲取的遙感數(shù)據(jù)圖像的質量也越來越高，高分辨率的遙感影像數(shù)據(jù)的使用越來越廣泛，充分處理與分析遙感圖像數(shù)據(jù)以獲取對人類有用的信息是目前研究的熱門課題，其重要的一個環(huán)節(jié)就是針對遙感影像進行分類。本文主要研究的內容是利用圖譜理論對遙感圖像進行分類。目前比較成熟的是傳統(tǒng)的監(jiān)督分類法和非監(jiān)督分類法這兩大類，本文分別討論了具有代表性的最大似然、BP神經網(wǎng)絡和支持向量(SVM)機等這幾種常見的遙感影像分類方法

2、。并對BP神經網(wǎng)絡、支持向量(SVM)機、最大似然和譜聚類算法進行了比較實驗研究。
　　近半個世紀以來，圖譜理論的形成和發(fā)展已成為圖論研究的重要領域之一。圖譜理論所研究的對象主要包括圖的鄰接譜，Laplace譜，Q-譜，C-譜，S-譜，其中對鄰接譜，Laplace譜的研究最為普遍。圖譜理論把矩陣與圖聯(lián)系起來，通過研究一些特殊的圖矩陣的特征值來研究圖的性質。對于譜聚類算法而言，聚類在圖譜理論里就是根據(jù)特征向量進行歸類。其過程第一步就

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