利用SVM与灰度共生矩阵从QuickBird影像中提取枇杷信息

摘要：

以福建省莆田市东圳水库库区为例,采用QuickBird卫星影像,利用主成分分析方法对灰度共生矩阵方法提取的地物纹理特征进行筛选,选择最佳的影像纹理特征,组成新的波段组合,并应用支持向量机方法(Support Vector Machine,SVM)进行枇杷树的提取分类,最后与只依靠光谱信息来分类的SVM法分类结果进行比较,其分类总精度由原来的71.33%提高到了86.67%,Kappa系数也由原来的0.6410提高到了0.8293,分类精度明显提高,表明光谱信息加入纹理特征信息能辅助并提升高分辨率遥感枇杷树信息提取的精度.

关键词：支持向量机、灰度共生矩阵、遥感、纹理、枇杷

所属期刊栏目：25

分类号：TP751;S667.3(遥感技术)

资助基金：福建省科技厅青年人才项目2006F3111;福建省教育厅A类项目JA08205

在线出版日期：2011-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：695-699