發(fā)布時(shí)間：2021-08-15 15:40

　　礦區(qū)土地覆蓋變化信息的高精度提取,是區(qū)域資源環(huán)境保護(hù)和地質(zhì)災(zāi)害防治領(lǐng)域的關(guān)鍵問題。以SPOT-5高分辨率衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源,以分類后比較法為變化信息提取方法,利用分類性能良好的支持向量機(jī)（SVM）為分類算法,分別設(shè)置不同SVM核函數(shù)及參數(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)樣區(qū)進(jìn)行分類,并評(píng)價(jià)分析不同核函數(shù)及參數(shù)對(duì)分類效果的影響。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在4種核函數(shù)中高斯核函數(shù)分類精度最高,為87.1%; Sigmoid和多項(xiàng)式核函數(shù)分類精度適中,線性核函數(shù)分類精度最低,為78.7%。因此,利用高斯核函數(shù)分別對(duì)3個(gè)時(shí)相的大屯礦區(qū)影像進(jìn)行分類,提取出變化信息空間分布并定量統(tǒng)計(jì)分析其變化特征。結(jié)果表明:礦區(qū)植被覆蓋面積在近十年內(nèi)持續(xù)減少18.539 km2,塌陷面積共擴(kuò)大4.379 km2,而礦區(qū)廠礦增加、煤礦開采規(guī)模擴(kuò)大、采煤塌陷區(qū)面積擴(kuò)大以及耕地占用面積增大等人為因素,是威脅大屯礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的主要因素。 

【文章來源】：測(cè)繪與空間地理信息. 2020,43(12)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

不同核函數(shù)分類結(jié)果圖

比較4種SVM核函數(shù)和兩類參數(shù)條件下的分類結(jié)果，發(fā)現(xiàn)參數(shù)1的懲罰因子(C)和金字塔重分類閾值分別為100和0.9，參數(shù)2的懲罰因子(C)和金字塔重分類閾值分別為80和0.7，比較這兩種參數(shù)設(shè)置在4種核函數(shù)下分類結(jié)果。與參數(shù)1相比，參數(shù)2設(shè)置下分類結(jié)果中的碎圖斑數(shù)量減少，并被重新歸類，因此，參數(shù)2條件下的分類更符合變化信息專題圖制作要求。另外，高斯核函數(shù)(RBF)在，4種核函數(shù)中分類精度最高，分類時(shí)間居中，線性核函數(shù)分類精度最低，分類時(shí)間最短。綜合以上分析，采用參數(shù)2條件下的高斯核函數(shù)SVM分類法效果最佳。因此，本研究選定高斯核函數(shù)條件下的SVM為分類算法，分別對(duì)3個(gè)時(shí)相的大屯礦區(qū)影像進(jìn)行分類處理，以2011年為例的分類結(jié)果如圖2所示。本文采用SVM高斯核函數(shù)分類法進(jìn)行礦區(qū)影像分類。通過設(shè)置高斯核函數(shù)各個(gè)參數(shù)，能夠獲取各類較復(fù)雜地物的空間分布，通過選取足量的訓(xùn)練樣本使分類更精細(xì)，從而可以更準(zhǔn)確地區(qū)分各種土地類型，總體分類精度達(dá)到89%。同時(shí)也能準(zhǔn)確提取地物信息邊緣，判別建筑物和水草。

2003—2007年變化檢測(cè)圖

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號(hào)：3344828