SVM多窗口纹理土地利用信息提取技术

编号 zgly0000794528

文献类型 期刊论文

文献题名 SVM多窗口纹理土地利用信息提取技术

学科分类 220.2530;林业遥感

作者 张伐伐  李卫忠  卢柳叶  张青峰  康乐 

作者单位 西北农林科技大学林学院  西北农林科技大学资环学院 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2012,16(1)

页码 67-78

年份 2012 

分类号 TP79 

关键词 支持向量机  纹理特征  土地利用  单一窗口纹理  多窗口纹理 

文摘内容 针对单一窗口纹理分类时地物破碎,分类精度不高等问题,提出了一种基于支持向量机多窗口纹理的遥感图像分类方法。该方法在对SPOT5遥感影像进行纹理特征提取的基础上,构建了结合多窗口纹理的SVM模型。以陕西省佛坪县长角坝乡为试验区,利用此模型对该区域的土地利用类型进行分类研究,并将分类结果与单一窗口纹理SVM分类和单元数据(光谱)SVM分类结果进行了比较分析。结果表明: 多窗口纹理参与的土地利用分类总精度达到85.33%,比单一窗口纹理分类提高了13.11%,而与单元数据SVM分类相比提高了近24.10%,取得了较好的分类效果,有效地解决了单一窗口纹理分类时地物破碎、分类精度不高等问题。