基于FDCT与ELM的遥感影像湿地类型分类——以黄家湖国家湿地公园为例

编号 zgly0001637119

文献类型 期刊论文

文献题名 基于FDCT与ELM的遥感影像湿地类型分类——以黄家湖国家湿地公园为例

作者 辛动军  袁梦  陈建安  钟旭  臧艺元  胡平  钟国忠  唐鼐  王传立 

作者单位 中南林业科技大学  黄家湖国家湿地公园管理处 

母体文献 中南林业科技大学学报 

年卷期 2018年06期

年份 2018 

分类号 TU986.5  X87 

关键词 快速离散曲波变换  湿地类型  极限学习机  自动分类 

文摘内容 以黄家湖国家湿地公园为例,利用高分辨率遥感影像数据,研究提出了一种基于FDCT与ELM的湿地类型分类方法。该方法利用湿地遥感影像的光谱特征、纹理特征、空间特征作为ELM的输入数据,将遥感影像进行FDCT变换分解,获得影像的高频曲波变换系数和低频曲波变换系数,选取高频部分曲波变换系数组合作为地物的纹理特征;采用连续可微的Sigmod函数作为学习函数。湿地类型识别实验结果表明,该方法能够快速实现湿地类型的自动分类,总体分类精度达到了86.7%,高于传统SVM方法 76.5%的分类精度,Kappa系数超过0.83,为湿地景观遥感动态监测奠定了较好的研究基础。