TY -的A2 -吴,天府联盟——林,达盟——徐,鑫盟- Pu、新款式PY - 2015 Da - 2015/07/29 TI -基于贝叶斯信息准则的特征滤波融合多种特征High-Spatial-Resolution卫星场景分类六世- 2015 AB - SP - 142612提出了一种新的分类方法High-Spatial-Resolution卫星场景分类介绍贝叶斯信息准则(BIC)的特性过滤过程进一步消除不透明和多个特征之间的冗余信息。首先,两个不同的和互补的特征描述符提取描述卫星的场景。然后,稀疏的典型相关分析(SCCA)为研究对象,运用罚函数与融合提取的特征描述符和同时消除它们之间的歧义和冗余。之后,两阶段贝叶斯信息准则(BIC)过滤过程的特性是设计来进一步过滤冗余信息。在第一阶段,我们通过一个迭代过程逐渐施加约束为避免设置在载荷约束稀疏的相关性下降下面的近似置信下限典型相关。在第二阶段中,贝叶斯信息准则(BIC)是利用进行的过滤特性集的最小装载的绝对值为零在每个迭代中所有功能。最后,应用支持向量机与金字塔匹配内核获得最终结果。实验结果high-spatial-resolution卫星上的场景表明,提出的方法在分类精度达到令人满意的性能。SN - 1687 - 725 - 2015/142612 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2015/142612——摩根富林明-《传感器PB Hindawi出版公司KW - ER