基于纹理特征与LSSVM的青土湖地物提取

摘要：

纹理特征作为一种非光谱信息能够增强地物之间的特征差异,这对于高分辨率遥感影像的地物提取有着重要意义.以青土湖为研究区,以Worldview-2影像为数据源,通过引入权重因子定义联合概率函数来确定最佳窗口尺度,利用灰度共生矩阵提取最佳窗口尺度下的纹理特征,将其与原始遥感影像合成,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)进行地物提取,将提取结果与仅利用光谱信息的支持向量机(SVM)提取结果、辅以纹理特征的SVM提取结果对比分析.结果表明:此方法可以更加快速准确地提取青土湖地物,精度高达85.86％,优于仅利用光谱信息的SVM的65.13％,辅以纹理特征的SVM的73.45％,可为地物破碎的干旱区高分辨率遥感影像地物提取提供有益借鉴.

关键词：Worldview-2影像、纹理特征、权重、最小二乘支持向量机、青土湖

所属期刊栏目：41

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金41461011

在线出版日期：2018-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：802-808