清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Improved Support Vector Machine Enabled Radial Basis Function and Linear Variants for Remote Sensing Image Classification

支持向量机 过度拟合 计算机科学 人工智能 径向基函数 模式识别(心理学) 分类器(UML) 线性分类器 参数统计 一般化 上下文图像分类 机器学习 数据挖掘 遥感 图像(数学) 数学 人工神经网络 统计 地质学 数学分析
作者
Abdul Razaque,Mohamed Ben Haj Frej,Muder Almiani,Munif Alotaibi,Bandar Alotaibi
出处
期刊:Sensors [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:21 (13): 4431-4431 被引量:36
标识
DOI:10.3390/s21134431
摘要

Remote sensing technologies have been widely used in the contexts of land cover and land use. The image classification algorithms used in remote sensing are of paramount importance since the reliability of the result from remote sensing depends heavily on the classification accuracy. Parametric classifiers based on traditional statistics have successfully been used in remote sensing classification, but the accuracy is greatly impacted and rather constrained by the statistical distribution of the sensing data. To eliminate those constraints, new variants of support vector machine (SVM) are introduced. In this paper, we propose and implement land use classification based on improved SVM-enabled radial basis function (RBF) and SVM-Linear for image sensing. The proposed variants are applied for the cross-validation to determine how the optimization of parameters can affect the accuracy. The accuracy assessment includes both training and test sets, addressing the problems of overfitting and underfitting. Furthermore, it is not trivial to determine the generalization problem merely based on a training dataset. Thus, the improved SVM-RBF and SVM-Linear also demonstrate the outstanding generalization performance. The proposed SVM-RBF and SVM-Linear variants have been compared with the traditional algorithms (Maximum Likelihood Classifier (MLC) and Minimum Distance Classifier (MDC)), which are highly compatible with remote sensing images. Furthermore, the MLC and MDC are mathematically modeled and characterized with new features. Also, we compared the proposed improved SVM-RBF and SVM-Linear with the current state-of-the-art algorithms. Based on the results, it is confirmed that proposed variants have higher overall accuracy, reliability, and fault-tolerance than traditional as well as latest state-of-the-art algorithms.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
charih完成签到 ,获得积分10
9秒前
墨墨完成签到,获得积分10
10秒前
伶俐芷珊完成签到,获得积分10
11秒前
土拨鼠完成签到 ,获得积分10
11秒前
12秒前
文献完成签到 ,获得积分10
16秒前
21秒前
taster发布了新的文献求助10
25秒前
25秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
25秒前
芋芋完成签到,获得积分10
27秒前
taster完成签到,获得积分10
36秒前
研友_8y2G0L完成签到,获得积分10
47秒前
天下无马完成签到 ,获得积分10
51秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
欧阳完成签到,获得积分10
1分钟前
慕容飞凤完成签到,获得积分10
1分钟前
wjx完成签到 ,获得积分10
1分钟前
HCCha完成签到,获得积分10
1分钟前
萝卜猪完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
应夏山完成签到 ,获得积分10
1分钟前
七人七发布了新的文献求助30
1分钟前
1分钟前
jjjjjj完成签到,获得积分10
1分钟前
萌大叔发布了新的文献求助10
1分钟前
huyz完成签到,获得积分10
1分钟前
文与武完成签到 ,获得积分10
2分钟前
jiujieweizi完成签到 ,获得积分10
2分钟前
ii完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Rondab应助Jason-1024采纳,获得10
2分钟前
aowulan完成签到 ,获得积分10
2分钟前
阿狸完成签到 ,获得积分0
2分钟前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
七人七发布了新的文献求助10
2分钟前
小王发布了新的文献求助20
2分钟前
共享精神应助王月缶采纳,获得30
2分钟前
ChatGPT完成签到,获得积分10
2分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Social Research Methods (4th Edition) by Maggie Walter (2019) 2390
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
北师大毕业论文 基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 390
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 360
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4008607
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3548284
关于积分的说明 11298733
捐赠科研通 3282975
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1810274
邀请新用户注册赠送积分活动 885976
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 811218