联合光谱和纹理特征的支持向量机滩涂分类方法研究

发布时间：2018-02-26 20:01

  本文关键词： 光谱特征 纹理特征 支持向量机 滩涂分类　出处：《测绘工程》2016年01期 　论文类型：期刊论文

【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。
[Abstract]:As an important part of coastal zone, tidal flat is an important land resource. In this paper, a method of combining spectral and texture feature support vector machine (SVM) is proposed. Firstly, the method of obtaining texture feature image is introduced, and the texture feature image is obtained by gray level co-occurrence matrix analysis. Then the spectral image is superposed with the texture image to form a multi-dimensional feature image, and the OAR classifier in the SVM classification algorithm is used to carry out the classification experiment, and the experimental results are analyzed. The experimental results show that, The algorithm has positive significance to improve the coastal zone geographic information acquisition ability and enhance the level of marine remote sensing mapping information support.
【作者单位】： 61175部队;96656部队;信息工程大学地理空间信息学院;68310部队;
【分类号】：P237;P748

【共引文献】

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本文编号：1539461