一种应用兴趣点数据进行地表覆盖分类的方法
针对传统基于遥感影像的地表覆盖分类方法普遍存在的生产周期长、成本高、自动化程度低等问题,提出了一种完全利用兴趣点(point ofinterest,POI)数据进行地表覆盖自动化分类的方法.首先应用潜在狄利克雷分布主题计算模型,从POI数据的文本信息中挖掘出与地表覆盖类型相关的主题类型和分布概率;然后基于POI文本的主题分布,运用支持向量机分类算法构建地表覆盖分类模型;最后以遥感影像地表覆盖分类结果为依据,采用随机抽样的方式对所提方法进行验证.结果 表明,该方法能够较好地区分人造地表和非人造地表,且整体分类精度超过80%,可作为传统遥感影像分类的辅助手段,满足地表覆盖快速分类的制图需求.
地表覆盖分类、兴趣点、潜在狄利克雷分布主题模型、支持向量机
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P208(一般性问题)
国家自然科学基金41501420,41701443;广州市科技计划156100021,201803030034
2019-06-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
758-764