基于大数据的遥感图像植被识别方法

发布时间：2017-09-08 23:52

  本文关键词：基于大数据的遥感图像植被识别方法

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【摘要】：植被泛指地球表面的植物群落,包括草地、森林、沼泽等。遥感影像具有宏观性、客观性、精确性、实时性等特点,能够真实地反映地表覆盖物的状态,清晰地展现各种地表覆盖类型的特征及分布情况。传统的基于遥感影像的植被识别采用人工作业的方式,极大地依赖于人的先验知识,且效率极低。随着遥感应用技术的快速发展,很多自动化的植被检测技术被提出。这些方法在特定范围内得到了应用,但同时也存在着一些缺陷。在采用分块原则预处理较大影像数据的基础上提出了一种基于特征融合的SVM分类算法来探讨遥感影像中的植被识别。实验表明,提出的算法具有较好的识别效果和较高的执行速度。
【作者单位】： 中国地质大学(武汉)计算机学院;武汉工程科技学院;
【关键词】： 遥感影像 植被 支持向量机 分类方法 大数据
【基金】：湖北省自然科学基金项目“基于高空间分辨率RS、LiDAR和GPR的多源数据融合方法研究”(2012FFB6403)
【分类号】：P237
【正文快照】： 植被作为地球陆地覆盖面积最大、对人类生存环境和生存质量影响最显著的因子,一直是生态学研究的核心内容,而正确识别植被特征则是植被生态学研究的基础支撑性工作[1]。常规的植被特征识别方法主要依赖于一些成本高、费时费力的野外调查手段,通过影像处理软件进行数据加载,并

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本文编号：817081