基于支持向量机的农业遥感图像耕地提取技术研究

摘要：

耕地是农业发展的基础,而遥感技术是当前监测耕地面积以及分布情况的主要工具.耕地本身复杂的地形特征以及其他背景地物的混淆,使得地形特征、分辨率、空间物理误差、几何变形、算法等一直是制约耕地快速实时监测的主要因素.SVM算法具有小样本学习、抗噪声性能好、学习效率高、鲁棒性好等优点.通过SVM算法对江苏省某地级市的卫星遥感图像分类,识别出其中的耕地并划分,对耕地的分类准确率达到了90％以上.实验结果表明,使用SVM算法能够快速高效地对遥感图像中的耕地进行识别并划分.

关键词：遥感图像分类、耕地划分、支持向量机

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金31671586

在线出版日期：2019-02-22（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：5-8,48