本文選題：高分一號(hào) + 土地覆被分類��； 參考：《干旱區(qū)地理》2016年01期

【摘要】：高分一號(hào)是我國發(fā)射的第一顆高分辨率衛(wèi)星,其包含地物信息較為豐富,較多的應(yīng)用于土地覆被分類中,但高分影像普遍存在基于像元分類精度稍低的問題,為了提高遙感影像的分類精度,基于高分一號(hào)影像,以新疆艾比湖濕地保護(hù)區(qū)為研究樣區(qū)進(jìn)行土地覆被分類研究。利用灰度共生矩陣方法提取圖像的紋理信息,并將結(jié)果作為參數(shù)量輸入到支持向量機(jī)(SVM)分類器中,將研究結(jié)果與傳統(tǒng)的SVM分類及最大似然分類法作對(duì)比分析可得:輔以紋理特征的SVM分類方法可更好的區(qū)分地物信息,分類精度高達(dá)93.64%;傳統(tǒng)的SVM分類精度為92.27%;最大似然分類為87.90%;因地制宜的開展輔以紋理特征的SVM分類方法是提高土地覆被監(jiān)測精度的有效手段。
[Abstract]:Gaofan-1 is the first high-resolution satellite launched in China, which contains abundant information of ground objects and is widely used in land cover classification. However, the accuracy of classification based on pixel is generally lower in high-score images. In order to improve the classification accuracy of remote sensing images, the land cover classification of Ebinur Wetland Reserve in Xinjiang was studied on the basis of Gaofen No. 1 image. The grayscale co-occurrence matrix method is used to extract the texture information of the image, and the result is input into the support vector machine (SVM) classifier as a parameter. Comparing the results with the traditional SVM classification and maximum likelihood classification, we can get that the SVM classification method with texture features can better distinguish the feature information. The classification accuracy is as high as 93.64; the traditional SVM classification accuracy is 92.27; the maximum likelihood classification is 87.90; according to local conditions, it is an effective means to improve the accuracy of land cover monitoring by developing the SVM classification method supplemented with texture features.
【作者單位】： 新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：自治區(qū)科技支疆項(xiàng)目(201504051064) 高分辨率對(duì)地觀測重大專項(xiàng)(民用部分)(95-Y40B02-9001-13/15-03-01) 自治區(qū)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室專項(xiàng)基金(2014KL005)
【分類號(hào)】：P237

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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6 王，

本文編號(hào)：1871495