赵 亮，孟立轲，张 艳，冯伍法，张继领，4

（1．61175部队，江苏南京210049；2．96656部队，北京102208；3．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450052；4．68310部队，陕西西安710600）



联合光谱和纹理特征的支持向量机滩涂分类方法研究

赵 亮1，孟立轲2，张 艳3，冯伍法3，张继领3，4

（1．61175部队，江苏南京210049；2．96656部队，北京102208；3．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450052；4．68310部队，陕西西安710600）

摘 要：滩涂作为海岸带的重要组成部分，是重要的土地资源。针对遥感影像滩涂分类的提取，文中提出一种联合光谱和纹理特征支持向量机（SVM）滩涂分类的方法。首先介绍纹理特征影像获取方法，通过灰度共生矩阵分析得到滩涂纹理特征影像；然后将光谱影像与纹理影像叠加形成一幅多维特征影像，用SVM分类算法中的OAR分类器进行分类实验，对分类结果进行实验分析。实验结果表明，该算法对提高海岸带地理信息获取能力，提升海洋遥感测绘信息化保障水平有积极意义。

关键词：光谱特征；纹理特征；支持向量机；滩涂分类

滩涂，在地貌学上称“潮间带”，广义上指潮间带以及潮上带和潮下带所沉积的滩地［1－2］；而狭义则定义为沿海大潮高潮位与低潮位之间的潮浸地带［3－4］。滩涂是海岸带的重要组成部分和重要的后备土地资源，我国滩涂面积较大，北起辽宁鸭绿江口，南到广西北仑河口。滩涂除了较高的经济利用价值，还具有重要的军事战略地位。滩涂是从海战场到陆战场的过渡地段，是登陆作战时的军事要冲，其空间分布和属性信息对登陆反登陆作战、海防工事规划设计等具有重要的影响。……