基于SVM的湖泊咸度等级遥感信息提取方法——以内蒙古巴丹吉林沙漠为例

发布时间：2018-08-27 14:22

【摘要】：以Landsat8 OLI图像为信息源,在完成几何纠正、配准及镶嵌等图像预处理的基础上,对内蒙古巴丹吉林沙漠湖泊进行光谱信息提取;结合实地采集的湖泊咸度等级样本,分析湖泊咸度光谱特征及其遥感信息特征,提出了基于支持向量机(support vector machine,SVM)的咸度等级分类方法和咸度区划分方案,实现了对巴丹吉林沙漠湖泊咸度等级遥感信息的提取。研究结果表明,该方法能有效地解决湖泊咸度样本数量较少、样本间光谱信息差异较小、采用常规分类方法难以取得较好效果情况下的湖泊咸度信息提取问题,有一定的推广应用价值。
[Abstract]:Taking Landsat8 OLI image as information source, on the basis of completing geometric correction, registration and mosaic image preprocessing, the spectral information of Badain Jilin desert lake in Inner Mongolia is extracted. This paper analyzes the spectral features of lake salinity and its remote sensing information features, proposes a classification method of salinity grade based on support vector machine (support vector machine,SVM) and a scheme for dividing salinity regions, and realizes the extraction of remote sensing information of salinity grade of Badain Jilin desert lake. The results show that this method can effectively solve the problem of lake salinity information extraction under the condition that the number of lake salinity samples is small and the difference of spectral information between samples is small, and it is difficult to obtain better results by using conventional classification methods. It has certain value of popularization and application.
【作者单位】： 中国地质图书馆;中国国土资源航空物探遥感中心;
【基金】：中国地质调查局地质调查项目“巴丹吉林沙漠1∶25万水文地质调查”(编号:12120114018501)及“区域水文地质遥感调查技术要求(1∶50 000、1∶250 000)”(编号:121200114029401)共同资助
【分类号】：P237

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