基于特征优选与支持向量机的不透水面覆盖度估算方法

编号 zgly0001606741

文献类型 期刊论文

文献题名 基于特征优选与支持向量机的不透水面覆盖度估算方法

作者 刘莹  孟庆岩  王永吉  杨健  刘洪杰  孙震辉 

作者单位 华南师范大学地理科学学院  中国科学院遥感与数字地球研究所  中国科学院三亚中科遥感研究所  中国科学院地理科学与资源研究所 

母体文献 地理与地理信息科学 

年卷期 2018年01期

年份 2018 

分类号 P237 

关键词 不透水面覆盖度  支持向量机  ReliefF  特征优选 

文摘内容 不透水面作为城市生态环境和城市化水平的重要衡量指标,受到越来越多的关注。该文以城市不透水面集中的珠三角部分地区为研究区,结合GF-1和Landsat 8数据,提出了一种基于特征优选和支持向量机(SVM)的不透水面覆盖度(ISP)遥感估算方法。首先,对GF-1数据分类后重采样获取ISP的参考值;其次,基于Landsat 8数据提取了71个特征变量;然后,采用ReliefF特征优选算法构建多个特征子集,建立ISP参考值与特征子集的SVM回归模型,并比较模型的精度;最后,根据最优的模型估算研究区ISP值。研究表明,经过特征优选的SVM估算精度明显提高,ISP估算值与ISP参考值之间的RMSE为11.92%,R2为0.8362,较未进行特征优选的SVM方法,RMSE降低了7.05%,R2提高了0.1148,且优于线性光谱混合分解方法(LSMA)的估算结果,可用于地物类型丰富的大区域ISP估算。