%0 Journal Article
%A 胡根生
%A 梁栋
%A 张学敏
%T 基于WWSVDD多分类的遥感图像病害松树识别
%D 2014
%R 10.13190/j.jbupt.2014.02.006
%J 北京邮电大学学报
%P 23-27
%V 37
%N 2
%X <p>针对支持向量数据描述多分类中模糊数据域的误判问题，提出了一种改进的加权小波支持向量数据描述（WWSVDD）多分类方法，并应用于遥感图像病害松树识别.利用无人机搭载双光谱相机获取高分辨率遥感图像，提取地物特征，构建特征向量.用WWSVDD模型描述每类样本，根据待测样本在特征空间中的不同分布，分别采用最小相对距离法和隶属度函数法进行决策分类，从而实现病害松树的识别.实验结果表明，与传统的<em>K</em>近邻和支持向量数据描述多分类方法相比，所提方法在识别病害松树方面准确性更高.</p>
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2014.02.006