基于AlexNet和支持向量機相結合的衛(wèi)星遙感影像土地利用變化檢測
發(fā)布時間:2024-06-01 16:24
衛(wèi)星遙感技術的快速發(fā)展為土地利用變化的檢測提供了重要的技術支撐。為了進一步提高土地利用變化的檢測精度,提出了AlexNet和支持向量機(SVM)相結合的土地利用變化分類方法。利用2013—2017年江西省南昌市的高分一號衛(wèi)星遙感影像,生成該地區(qū)在這5年內(nèi)的土地利用變化圖,分析土地利用變化的特征。結果表明:研究區(qū)的土地類型主要以植被、水體、裸地和建筑用地為主;在這5年中,植被面積變化得最大,減少了54.74km2,水體面積增加了22.12km2,建筑用地面積增加了19.45km2,裸地面積增加了5.17km2。
【文章頁數(shù)】:9 頁
【文章目錄】:
1 引言
2 原理
2.1 AlexNet模型
2.2 土地利用分類方法
3 實驗與分析
3.1 研究區(qū)概況
3.2 土地利用分類體系
3.3 土地利用分類
3.3.1 訓練樣本數(shù)據(jù)
3.3.2 不同窗口尺寸的分類結果
3.3.3 不同方法的分類結果
3.4 土地利用變化檢測
4 結論
本文編號:3986167
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1 引言
2 原理
2.1 AlexNet模型
2.2 土地利用分類方法
3 實驗與分析
3.1 研究區(qū)概況
3.2 土地利用分類體系
3.3 土地利用分類
3.3.1 訓練樣本數(shù)據(jù)
3.3.2 不同窗口尺寸的分類結果
3.3.3 不同方法的分類結果
3.4 土地利用變化檢測
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