基于偏二叉树双支持向量机的遥感图像分类研究与应用

发布时间：2017-06-01 14:12

  本文关键词：基于偏二叉树双支持向量机的遥感图像分类研究与应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：遥感技术是上世纪六十年代以来发展起来的一门新兴学科,它与其他诸多科学技术都有相当紧密的关系,也是一种最为有效的研究地球表面资源环境的技术方法。而利用遥感图像进行对各种地表物体类别的识别与判定是将遥感技术应用到各领域的一个关键环节。遥感图像分类的主要任务是借助远离地面工作平台上的数据传感器所获取的地表物体电磁波辐射信息的特征为判断依据,识别和推断地球表面物体的归属类别信息以及分布情况。本文根据在校期间参与的“国家电网输电线路灾害预警平台”项目中火灾预测模型所提出对安徽省全境地面物体覆盖情况的需求,对遥感图像的分类方法进行研究,并开发实现出一套完整的遥感图像分类系统。本文具体工作内容和研究成果如下：(一)研究对比了一些传统的遥感图像分类方法,包括基于最大似然法的遥感图像分类、基于ISODATA的遥感图像分类。了解了遥感图像分类流程以及该流程中传统遥感图像分类方法存在的难点与不足,可以帮助我们更好地实现系统的开发与选择分类算法。(二)针对“国家电网输电线路灾害预警平台”项目中面临的遥感图像分类问题,重点研究了双支持向量机与二叉树支持向量机,提出使用将二者结合的基于偏二叉树双支持向量机分类方法解决遥感图像分类问题。(三)完成本文研究的初衷,开发并实现了一套遥感图像分类系统。此系统的分类结果满足“国家电网输电线路灾害预警平台”项目中火灾预测模型对地物信息分类的需求。
【关键词】：遥感图像分类 支持向量机 双支持向量机 二叉树支持向量机 遥感图像分类系统
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP181;TP751
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 选题背景与研究意义8-9
• 1.2 遥感图像分类的任务及难点9-10
• 1.3 国内外研究现状及分析10-12
• 1.4 本文的主要工作以及章节安排12-14
• 第二章 遥感图像分类方法研究14-24
• 2.1 遥感图像分类概述14-16
• 2.2 传统遥感图像分类方法16-21
• 2.2.1 最大似然分类法16-18
• 2.2.2 ISODATA分类法18-21
• 2.3 遥感图像分类精度评价21-23
• 2.3.1 误差矩阵21-22
• 2.3.2 总体分类精度22
• 2.3.3 Kappa系数22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第三章 基于偏二叉树双支持向量机的遥感图像分类24-39
• 3.1 统计学习理论与支持向量机24-30
• 3.1.1 统计学习理论24-26
• 3.1.2 支持向量机26-30
• 3.2 双支持向量机与二叉树支持向量机30-33
• 3.2.1 双支持向量机30-32
• 3.2.2 二叉树支持向量机32-33
• 3.3 基于偏二叉树双支持向量机的遥感图像分类33-35
• 3.4 实验过程与结果分析35-38
• 3.5 本章小结38-39
• 第四章 遥感图像分类系统的开发与实现39-53
• 4.1 遥感图像分类系统的需求39
• 4.2 系统处理的数据说明39-41
• 4.3 系统语言的选择41
• 4.4 系统框架设计41-42
• 4.5 系统核心模块详细设计42-46
• 4.5.1 图像文件操作模块42-43
• 4.5.2 图像信息读取模块43
• 4.5.3 分类前准备模块43-44
• 4.5.4 训练样本选择模块44
• 4.5.5 遥感图像分类算法模块44-46
• 4.5.6 系统类详细设计46
• 4.6 系统界面介绍和功能演示46-52
• 4.6.1 系统界面介绍47-48
• 4.6.2 系统功能演示48-52
• 4.7 本章小结52-53
• 第五章 总结与展望53-55
• 5.1 总结53
• 5.2 展望53-55
• 参考文献55-58
• 致谢58-59
• 攻读硕士学位期间参与的科研项目59

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 李石华,王金亮,毕艳,陈姚,朱妙园,杨帅,朱佳;遥感图像分类方法研究综述[J];国土资源遥感;2005年02期

2 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期

3 谢娟英;张兵权;汪万紫;;基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法[J];南京大学学报(自然科学版);2011年04期

4 孔春芳;吴冲龙;徐凯;;基于多特征的城市用地高分辨率影像分类与提取[J];数据采集与处理;2007年03期

5 王一达;沈熙玲;谢炯;;遥感图像分类方法综述[J];遥感信息;2006年05期

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 梁怀翔;支持向量机遥感图像分类的研究[D];长安大学;2011年

2 金晶;多/高光谱遥感图像光谱分解研究与应用[D];复旦大学;2010年

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本文编号：412781