结合光谱与纹理信息的SVM遥感土壤盐渍化信息提取研究
本文为了提高地物识别的正确性,克服异物同谱和同物异谱现象,以渭干河-库车河三角洲绿洲为例,利用ETM+数据,探讨了该绿洲盐渍化土地覆盖信息的提取方法.文章提出了基于SVM的光谱和纹理两种信息复合的分类方法,通过此方法对该绿洲进行分类研究,并将分类结果与最小距离法、最大似然法(MLC)和单源数据(光谱)SVM分类结果进行定性和定量比较分析.研究结果表明:该方法能够有效地解决单数据源分类效果破碎、分类精度不高等问题,并对高纬输入向量具有较高的推广能力,因此该方法更适合于遥感图像分类和盐渍化信息提取,是地物遥感信息提取的有效途径.
塔西甫拉提特依拜,丁建丽,田源,依力亚斯江·努尔麦麦提,哈学萍(新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐,830046;新疆大学绿洲生态教育部重点实验室,乌鲁木齐,830046)
刊 名： 测绘科学 ISTIC PKU 英文刊名： SCIENCE OF SURVEYING AND MAPPING 年，卷(期)： 2009 34(3) 分类号： P79 关键词： 支持向量机(SVM) 光谱 盐渍化 灰度共生矩阵 纹理信息