【摘 要】
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为了提高遥感图像的识别率,提出一种基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）和证据理论（Dempster-Shafer theory,D-S）的遥感图像分类方法.该方法首
【基金项目】
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阿坝师专校级规划课题（ABS13-19）.
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为了提高遥感图像的识别率,提出一种基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）和证据理论（Dempster-Shafer theory,D-S）的遥感图像分类方法.该方法首先分别提取遥感图像的纹理和颜色特征,然后分别对纹理和颜色特征采用LSSVM建立分类模型,并得到相应特征的分类率,最后把单一特征分类正确率输入到D-S证据理论对它们进行融合,从而得到它们的权值,并根据权值得到遥感图像的最终分类结果.仿真结果表明,该方法不仅提高了遥感图像的分
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