赵鹏飞

作品数：4被引量：17H指数：3
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供职机构：河海大学地球科学与工程学院更多>>
发文主题：支持向量数据描述SVMSLIC高光谱遥感分类器更多>>
发文领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《地理空间信息》《勘察科学技术》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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基于正样本和未标记样本的遥感图像分类方法被引量：3
《计算机工程与应用》2018年第4期160-166,230,共8页裔阳 周绍光 赵鹏飞 胡屹群 
国家自然科学基金(No.41271420/D010702)
传统分类器的构建需要正样本和负样本两类数据。在遥感影像分类中,常出现这样一类情形:感兴趣的地物只有一种。由于标记样本耗时耗力,未标记样本往往容易获取并且包含有用信息,鉴于此,提出了一种基于正样本和未标记样本的遥感图像分类方...
关键词：有偏SVM 支持向量数据描述 高斯数据描述 单类支持向量机 遥感图像分类 多类SVM 
一种顾及形状特征的遥感图像道路提取方法被引量：6
《地理空间信息》2017年第4期47-50,共4页裔阳 周绍光 刘文静 赵鹏飞 
国家自然科学基金资助项目(41271420/D010702)
依照单类分类和主动学习的基本原理,利用光谱信息和道路几何信息共同实现道路提取。首先人工标记部分道路与非道路样本,用SVDD训练筛选出初始道路与非道路样本点代入SVM得到初始分类图,路径开运算处理之后进行直线匹配获取二值道路图。...
关键词：支持向量数据描述 支持向量机 道路提取 路径开运算 主动学习 
高阶奇异谱分析在GPS监测时间序列中的应用被引量：1
《勘察科学技术》2017年第2期51-53,61,共4页胡屹群 裔阳 赵鹏飞 李珊 
国家自然科学基金(41271420/D010702)
如何有效的从含有噪声的GPS监测时间序列中提取监测物体的变形信息,已成为GPS在变形监测中的重点研究内容。针对传统奇异谱分析的不足,该文采用基于高阶统计方法的高阶奇异谱分析,对苏通大桥的GPS监测时间序列进行了深入地应用研究分析...
关键词：高阶奇异谱分析 GPS 噪声分析 变形监测 
基于SLIC和主动学习的高光谱遥感图像分类方法被引量：8
《计算机工程与应用》2017年第3期183-187,225,共6页赵鹏飞 周绍光 裔阳 胡屹群 
国家自然科学基金(No.41271420/D010702)
在主动学习的基础上,提出一种基于SLIC的高光谱遥感图像主动分类方法。首先提取图像纹理特征并与光谱特征融合,使用PCA对新数据进行降维,取前三个主成分构成假彩色图像,然后使用SLIC处理该图像获得超像素;接着随机抽取定量超像素作为初...
关键词：主动学习 超像素 主成分分析(PCA) 简单线性迭代聚类(SLIC) 支持向量机(SVM)分类器 
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