基于AlexNet和支持向量机相结合的卫星遥感影像土地利用变化检测

发布时间：2024-06-01 16:24

　　卫星遥感技术的快速发展为土地利用变化的检测提供了重要的技术支撑。为了进一步提高土地利用变化的检测精度,提出了AlexNet和支持向量机(SVM)相结合的土地利用变化分类方法。利用2013—2017年江西省南昌市的高分一号卫星遥感影像,生成该地区在这5年内的土地利用变化图,分析土地利用变化的特征。结果表明:研究区的土地类型主要以植被、水体、裸地和建筑用地为主;在这5年中,植被面积变化得最大,减少了54.74km²,水体面积增加了22.12km²,建筑用地面积增加了19.45km²,裸地面积增加了5.17km²。

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
1 引言
2 原理
    2.1 AlexNet模型
    2.2 土地利用分类方法
3 实验与分析
    3.1 研究区概况
    3.2 土地利用分类体系
    3.3 土地利用分类
        3.3.1 训练样本数据
        3.3.2 不同窗口尺寸的分类结果
        3.3.3 不同方法的分类结果
    3.4 土地利用变化检测
4 结论



本文编号：3986167