發(fā)布時間：2017-10-20 18:06

  本文關(guān)鍵詞：基于多紋理和支持向量機(jī)的ZY-1 02C星HR數(shù)據(jù)分類

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【摘要】：基于國產(chǎn)資源一號02C星高分辨率(high resolution,HR)影像,提取了基于變差函數(shù)、灰度共生矩陣和梯度的多紋理特征,結(jié)合光譜信息構(gòu)建了基于支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)的多源信息復(fù)合模型的圖像分類方法,并與傳統(tǒng)最大似然法和決策樹法的分類結(jié)果進(jìn)行了比較。研究表明,變差函數(shù)紋理和梯度紋理參與的多源復(fù)合數(shù)據(jù)有效提高了圖像的分類精度,總分類精度由85.14%提高到87.43%,Kappa系數(shù)由0.82提高到0.85;絕對值變差函數(shù)為紋理最佳窗口分析提供了理論依據(jù),基于累積步長提取的紋理特征能顯著提升圖像分類的精度,分類準(zhǔn)確率提高了13.94%,Kappa系數(shù)增加了0.17;基于多源復(fù)合數(shù)據(jù)的SVM高空間分辨率遙感圖像分類方法能有效解決傳統(tǒng)圖像分類結(jié)果破碎的問題,比最大似然方法和決策樹法的分類精度顯著提高,總精度達(dá)到89.14%,Kappa系數(shù)為0.87,分別提高了6.85%和10.84%。實(shí)驗表明,ZY-1 02C星HR數(shù)據(jù)在冬小麥信息提取中具有一定的穩(wěn)定性和優(yōu)勢。
【作者單位】： 西北農(nóng)林科技大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院;農(nóng)業(yè)部西北植物營養(yǎng)與農(nóng)業(yè)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗室;
【關(guān)鍵詞】： 高分辨率相機(jī) 多紋理特征 累積步長 支持向量機(jī) 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)
【基金】：國家863計劃(2013AA102401) 國家教育部博士點(diǎn)專項基金(20120204110013)~~
【分類號】：TP751
【正文快照】： 項目資助:國家863計劃(2013AA102401);國家教育部博士點(diǎn)專項基金(20120204110013)。紋理是地物光譜空間中的點(diǎn)到地物分布二維空間的一種映射模式,是對局部區(qū)域像元之間關(guān)系的一種度量[1]。高空間分辨率遙感圖像包含了豐富的光譜信息和空間紋理結(jié)構(gòu),在土地利用和土地覆蓋變化研

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1068572