基于多源信息的TM遥感图像计算机分类

摘要：

本文以榆林市城区及其周边范围为实验区,以TM遥感图像的第一主成分纹理信息、归一化植被指数和MNF变换得到的四个波段为数据源,采用支持向量机方法进行分类,并与最大似然法分类和单纯利用光谱信息的基于SVM分类结果进行比较.试验结果表明,将纹理分析方法应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类;和传统的分类方法相比,采用支持向量机技术.使用光谱与纹理特征结合的分类方法可以获得更高的分类精度.

关键词：最小噪声分离变换、灰度共生矩阵、支持向量机

所属期刊栏目：24

分类号：TP75(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金委员会:项目名称:荒漠化土地植被恢复过程土壤形成演变及其耦合关系研究;30571527国家科技支撑计划2006BAD0980603.西北农林科技大学创新团队支持计划2006年

在线出版日期：2008-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：277-279