基于SVM决策支持树的城市植被类型遥感分类研究

编号 zgly0001590838

文献类型 期刊论文

文献题名 基于SVM决策支持树的城市植被类型遥感分类研究

作者 张友静  高云霄  黄浩  任立良 

作者单位 河海大学水文水资源与水利工程国家重点实验室  河海大学遥感与地理信息系统研究所  河海大学水文水资源与水利工程国家重点实验室江苏南京210098  江苏南京210098 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2006年02期

年份 2006 

分类号 TP79 

关键词 城市植被类型  高分辨率卫星影像  SVM决策树  遥感分类 

文摘内容 城市植被类型不同,生物量不同,其生态功能与绿化效应也不同。在目前难直接获取城市“绿量”实测数据的情况下,可以绿地面积和植被类型间接反映绿地的生物量和绿化效应。本文利用高分辨率卫星影像IKONOS,以实验区与验证区城市植被类型信息为对象,在对常用的参数和非参数分类方法进行对比实验的基础上,对SVM的核函数进行了分析,构建了基于SVM决策树的城市植被类型分类模型。分类实验结果表明:与其他传统方法分类结果比较,SVM的决策树分类方法对植被类型的分类精度达到83.5%,绿化面积总精度接近95%,取得了良好的效果。