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SVM用于LiDAR数据的地物分类
Land Cover Classification from LiDAR Data Based on SVM

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作　　者： ; ; ; ;

出　　处： 《测绘通报》 2013年第7期35-38,42,共5页

摘　　要： LiDAR具有探测地表垂向结构的能力,目前还无法被其他遥感源所取代。本文提出通过变换点云提取LiDAR纹理特征,利用支持向量机(SVM)进行训练和分类,并与基于神经网络的分类方法进行比较。试验结果表明,SVM能在训练精度和推广能力之间取得折中,可有效地避免LiDAR地物分类证据不完备引起的过拟合问题,适合于LiDAR地物分类。

关键词： 高度纹理

领　　域： [天文地球] [天文地球]

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机构广东金融学院: 作者数：2014; 发文主题：银行,通货膨胀,科技金融,国有资本,民主革命时期,道德重构,外汇储备,绩效改善,人民币名义汇率,货币国际化,银行业结构,对外直接投资,社会主义制度,货币政策,资本项目开放,区域经济,中国股市,再资本化,政府,马克思列宁主义,金融机构,国有商业银行,中国特色社会主义理论体系,中国银行业,效率化,中国共产党,文化战线,瞿秋白,中共中央,社会主义,纪检工作,外部失衡,建国,组织绩效,融资难,中国货币,毛泽东思想,金融,债转股,实证检验,商业银行,离岸金融市场,资本管制,中共领导,利率市场化,土地革命战争时期,异化,汇率政策,国有银行,中小企业融资,银行机构,意识形态工作,历史发展,美元本位,人民币国际化,毛泽东,历史进程,思想政治工作,人民币,人民币升值预期,

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