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  Spatio-Spectral Remote Sensing Image Classification With Graph Kernels

Camps-Valls, G., Shervashidze, N., & Borgwardt, K. (2010). Spatio-Spectral Remote Sensing Image Classification With Graph Kernels. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 7(4), 741-745. doi:10.1109/LGRS.2010.2046618.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-BDD4-D Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-6A99-B
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=5462854 (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Camps-Valls, G, Autor           
Shervashidze, N1, 2, Autor           
Borgwardt, K1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: This letter presents a graph kernel for spatio-spectral remote sensing image classification with support vector machines (SVMs). The method considers higher order relations in the neighborhood (beyond pairwise spatial relations) to iteratively compute a kernel matrix for SVM learning. The proposed kernel is easy to compute and constitutes a powerful alternative to existing approaches. The capabilities of the method are illustrated in several multi- and hyperspectral remote sensing images acquired over both urban and agricultural areas.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2010-10
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1109/LGRS.2010.2046618
BibTex Citekey: 6595
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
  Andere : IEEE Geosci. Remote Sens. Lett.
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ : Institute of Electrical and Electronics Engineers
Seiten: - Band / Heft: 7 (4) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 741 - 745 Identifikator: ISSN: 1545-598X
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954925491886