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基于纹理和支持向量机的GF-1图像土地覆被分类研究

2019-03-21刘烨青

资源环境与工程 2019年1期
关键词:分类特征信息

方 臣, 吴 龙, 胡 飞, 陈 曦, 刘烨青

(湖北省地质调查院,湖北 武汉 430034)

高分一号卫星(GF-1)于2013年4月26日在酒泉卫星发射中心由长征二号丁运载火箭成功发射,搭载了两台2 m分辨率全色/8 m分辨率多光谱相机、四台16 m分辨率多光谱相机[1]。卫星工程突破了高空间分辨率、多光谱与高时间分辨率结合的光学遥感技术,多载荷图像拼接融合技术,高精度高稳定度姿态控制技术,5—8年寿命高可靠卫星技术,高分辨率数据处理与应用等关键技术,对于推动中国卫星工程水平的提升,提高中国高分辨率数据自给率,具有重大战略意义[2]。

土地是人类长期生存和发展的重要保障,对生态资源环境和人类社会经济有着重要影响,西北地区生态环境比较脆弱,水土流失、荒漠化严重,在该地区开展土地覆被分类研究,为西北地区的社会经济发展和生态环境建设提供有力帮助[3]。

纹理信息是地物特征空间信息在遥感影像中的表现形式[4]。纹理是不同地物宏观结构和微观结构的综合表现,对解决“同物异谱”和“异物同谱”现象起到一定作用,目前利用不同地物的纹理信息进行图像分类已经广泛应用于高分辨率遥感卫星数据中[5]。

支持向量机在1979年由Vapnik首先提出,算法的基本思想是为了寻找分离两种类别的数据集之间的超平面,然后通过机器学习在潜在高维空间中寻找最优分类边界,实现最优分类[6]。SVM最初设计处理的训练数据在输入空间是线性可分的,而实际应用中数据样本往往是非线性分布,这使得基本的线性决策边界很难有较高的分离精度[7]。……

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