地球科学与环境学报
地毬科學與環境學報
지구과학여배경학보
JOURNAL OF EARTH SCIENCES AND ENVIRONMENT
2006年
2期
93-95
,共3页
支持向量机%光谱特征%纹理特征%最大似然法%分类混淆矩阵
支持嚮量機%光譜特徵%紋理特徵%最大似然法%分類混淆矩陣
지지향량궤%광보특정%문리특정%최대사연법%분류혼효구진
为了提高遥感图像分类的精度,弥补传统最大似然分类方法所固有的分类时样本不足的缺陷,提出了一种基于支持向量机、光谱特征和纹理特征相结合的遥感图像分类方法.采用ETM数据,按照其所提方法进行了具体分类实验,并将实验结果与最大似然法分类的结果进行了比较分析.结果表明,利用基于支持向量机的方法进行遥感图像分类,精度明显优于最大似然法分类的精度.利用光谱特征与纹理特征相结合进行分类比单纯运用光谱特征进行分类效果要好.
為瞭提高遙感圖像分類的精度,瀰補傳統最大似然分類方法所固有的分類時樣本不足的缺陷,提齣瞭一種基于支持嚮量機、光譜特徵和紋理特徵相結閤的遙感圖像分類方法.採用ETM數據,按照其所提方法進行瞭具體分類實驗,併將實驗結果與最大似然法分類的結果進行瞭比較分析.結果錶明,利用基于支持嚮量機的方法進行遙感圖像分類,精度明顯優于最大似然法分類的精度.利用光譜特徵與紋理特徵相結閤進行分類比單純運用光譜特徵進行分類效果要好.
위료제고요감도상분류적정도,미보전통최대사연분류방법소고유적분류시양본불족적결함,제출료일충기우지지향량궤、광보특정화문리특정상결합적요감도상분류방법.채용ETM수거,안조기소제방법진행료구체분류실험,병장실험결과여최대사연법분류적결과진행료비교분석.결과표명,이용기우지지향량궤적방법진행요감도상분류,정도명현우우최대사연법분류적정도.이용광보특정여문리특정상결합진행분류비단순운용광보특정진행분류효과요호.
