基于遥感图像光谱特征融合的高原土地覆盖类型分类模型

摘要：

在使用土地覆盖类型分类模型分类高原土地覆盖类型的过程中,由于不同类别地物间光谱信息更相近,在没有多特征降噪的情况下,容易产生噪声偏差,导致土地覆盖类型错分,设计一种基于遥感图像光谱特征融合的高原土地覆盖类型分类模型.设计特征提取方法,提取遥感图像中几何特征的空间特征与属性特征,以展示遥感图像光谱更多的空间细节信息;将遥感图像按照一定模式规则进行处理和运算,构建三种多特征融合模式,使用SVM作为分类工具,计算其中参数,实现元素的线性可分.模型性能测试结果表明:设计的分类模型所得到的分类结果在生产精度、总体精度、Kappa系数这三个指标中的评分均达到了0.7 以上,验证了设计模型在高原土地覆盖类型分类中的准确性.

关键词：遥感图像光谱、特征融合、土地覆盖类型、分类模型

所属期刊栏目：69

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

在线出版日期：2023-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：75-79