基于高分一号影像的土地覆被分类方法初探

摘要：

高分一号是我国发射的第一颗高分辨率卫星,其包含地物信息较为丰富,较多的应用于土地覆被分类中,但高分影像普遍存在基于像元分类精度稍低的问题,为了提高遥感影像的分类精度,基于高分一号影像,以新疆艾比湖湿地保护区为研究样区进行土地覆被分类研究.利用灰度共生矩阵方法提取图像的纹理信息,并将结果作为参数量输入到支持向量机(SVM)分类器中,将研究结果与传统的SVM分类及最大似然分类法作对比分析可得:辅以纹理特征的SVM分类方法可更好的区分地物信息,分类精度高达93.64％;传统的SVM分类精度为92.27％;最大似然分类为87.90％;因地制宜的开展辅以纹理特征的SVM分类方法是提高土地覆被监测精度的有效手段.

关键词：高分一号、土地覆被分类、纹理特征、SVM

所属期刊栏目：39

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：自治区科技支疆项目201504051064;高分辨率对地观测重大专项民用部分95-Y40B02-9001-13/15-03-01;自治区重点实验室专项基金2014KL005

在线出版日期：2016-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：182-189