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摘要
针对空间金字塔视觉词袋模型对地形图像分类时忽略颜色信息、纹理表达不明显及特征维度高等问题，提出一种基于空间金字塔模型的DCA特征融合地形分类方法。该方法优化传统空间金字塔模型子区域划分方式，提取地形图像优化后的SPM-BOVW特征、HSV特征、LBP特征；通过DCA算法构建3组变换特征；采用串联将变换特征进行融合。实验结果表明，以融合特征作为支持向量机（SVM）分类器的输入，利用网格参数寻优，最终获得了较高的地形分类精度，说明所提方法在太阳能电站的地形图像分类上具有较好的鲁棒性。
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单位机电工程学院; 兰州理工大学
