基于支持向量机的Landsat-8影像森林类型识别研究

编号 zgly0001569739

文献类型 期刊论文

文献题名 基于支持向量机的Landsat-8影像森林类型识别研究

作者 李梦颖  邢艳秋  刘美爽  王铮  姚松涛  曾旭婧  谢杰 

作者单位 东北林业大学工程技术学院  吉林省基础地理信息中心 

母体文献 中南林业科技大学学报 

年卷期 2017年04期

年份 2017 

分类号 S758 

关键词 Landsat-8  纹理和光谱  支持向量机  森林分类 

文摘内容 以吉林省汪清林业局天然林区为研究区,利用Landsat-8 OLI_TIRS多光谱遥感影像,结合森林资源野外调查数据,提取森林类型纹理、光谱特征参数,作为支持向量机的输入量,利用K-折交叉验证法确定最优核函数,识别森林类型,确定最优分类结果,评价分类精度,并与仅利用波段光谱特征的SVM分类结果进行精度对比。结果表明:利用纹理和光谱特征进行分类,构造SVM进行森林识别是可行的。惩罚系数C=100.0、核函数半径σ=1.000时的径向基核函数构造的支持向量机分类精度最好,总体分类精度可达89.58%,Kappa系数为0.87,单一分类精度中,阔叶林>针叶林>针阔混交林。只利用光谱特征的分类结果精度为81.26%,结合光谱和纹理特征的规律,能够提高分类精度。