資源描述:
《基于SVM的多源信息復合的高空間分辨率遙感數據分類研究》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關內容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第10卷第1期遙感學報Vo.l10,No.12006年1月JOURNALOFREMOTESENSINGJan.,2006文章編號:1007-4619(2006)01-0049-09基于SVM的多源信息復合的高空間分辨率遙感數據分類研究張錦水,何春陽,潘耀忠,李京(北京師范大學環(huán)境演變與自然災害教育部重點實驗室,北京師范大學資源學院,北京100875)摘要:遙感圖像尤其是高空間分辨率(1)4m)遙感圖像在土地利用和土地覆蓋變化方面有著廣闊的應用前景,傳統(tǒng)高空間分辨率遙感圖像信息提取方法存在精度和分類效率低的不足。本文提出的基于SVM的分類方法,復合光譜、紋理和結構信
2、息等多源數據信息,對IKONOS高空間分辨率圖像進行分類,并與最大似然法和單源數據(光譜)SVM分類結果進行定性和定量比較分析。研究結果表明,多源數據復合的SVM高空間分辨率遙感圖像分類方法,能夠有效解決單源數據信息圖像分類效果破碎的問題;總精度達到68138%,Kappa達到015993;對高維輸入向量具有高的推廣能力;比單源信息的SVM和最大似然方法圖像分類精度更高,適合高空間分辨率遙感圖像分類。關鍵詞:高空間分辨率;SVM;最優(yōu)超平面;紋理;結構中圖分類號:TP79文獻標識碼:ATheHighSpatialResolutionRSImageClassific
3、ationBasedonSVMMethodwiththeMult-iSourceDataZHANGJin-shu,iHEChun-yang,PANYao-zhong,LIJing(KeyLaboratoryofEnvironmentalChangeandNaturalDisaster,MinistryofEducationofChina,BeijingNormalUniversity;CollegeofResourcesScience&Technology,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China)Abstract:T
4、heRSmiageshowsaverypromisingperspectiveforurbanland-coverandland-useclassification,particularlywithveryhighresolution(1)4m)satellitemiages,whilethetraditionalextractionmethodsofthehighspatialresolutionmiagehastheshortcomingsofthelowaccuracyandclassificationefficiency.Thispaperdealswit
5、hthehighspatialresolutionmiage(IKONOS)classificationbasedontheSVMmethodintegratingtheinformationofspectra,ltextureandstructure.AndcomparingtotheresultsbasedonMaxmiumLikelihoodandSVMmethodwithsingle-sourcedata,thisshowsthatthehighspatialresolutionRSmiageclassificationbasedonSVMMethodwi
6、thmult-isourcedatacansolvethemiageclassificationfragmentationwhichisbasedonthesingle-sourcedata,spectrum,andhasthegoodgeneralizationabilitywiththehighdmiensionvector.IthasmoreaccurationthanthemaxmiumlikelihoodmethodandSVMbasedonthesinglesourcedata,adaptstothehighspatialresolutionRSIma
7、geclassification.Keywords:highspatialresolution;SVM;theoptmialhyperplane;texture;structure收稿日期:2004-10-29;修訂日期:2004-12-06基金項目:國家高技術研究發(fā)展計劃863計劃(2003AA131080)。作者簡介:張錦水(1978)),男,北京師范大學資源學院,博士,現從事高分辨率遙感圖像信息提取方面的研究。E-mai:lzhangjsh@ires.cn;pyz@ires.cn。50遙感學報第10卷力(即無錯誤地識別任意樣本的能力)之間尋求最1引言佳折衷,
8、以期獲得最