遥感图像森林类型小波纹理的SVM法分类-中国学术期刊网络出版总库

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遥感图像森林类型小波纹理的SVM法分类

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【英文篇名】	Forest species classification in remote sensing image with wavelet texture and SVM
【下载频次】	★★★★★
【作者】	罗涟玲; 王修信; 卢小春; 农京辉; 梁宗经; 汤谷云;
【英文作者】	LUO Lianling1; WANG Xiuxin1; 2; LU Xiaochun1; 3; NONG Jinghui1; LIANG Zongjing1; TANG Guyun1 1.College of Computer Science and Information Technology; Guangxi Normal University; Guilin; Guangxi 541004; China2.State Key Laboratory of Remote Sensing Science; Beijing Normal University; Beijing 100875; China3.School of Electronic and Information Engineering; South China University of Technology; Guangzhou 510641; China;
【作者单位】	广西师范大学计算机科学与信息工程学院; 北京师范大学遥感科学国家重点实验室; 华南理工大学电子与信息工程学院;
【文献出处】	计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2012年 16期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	遥感图像; 森林类型分类; 纹理特征; 小波变换; 支持向量机法;
【英文关键词】	remote sensing image; forest species classification; texture; wavelet transform; Support Vector Machine(SVM);
【摘要】	利用遥感图像对森林类型进行分类是大面积地调查、监测、分析森林资源的快速与经济的方法,但由于不同森林的光谱特征非常相近而较难准确分类。因此,在GPS数据和高分辨率遥感图像的支持下,对水源林LandsatTM遥感图像用窗口法获得阔叶林、针叶林和竹林样本图像,然后计算其小波分解后小波系数的l1范数纹理测度构成分类特征向量,利用支持向量基SVM进行分类。结果表明,利用SVM对图像中阔叶林、针叶林和竹林分类平均精度在80%以上,可较准确地识别森林类型,图像总体分类精度达到90.2%,Kappa系数0.77,均比利用小波纹理特征的神经网络法和最大似然法有所提高,森林分类错误产生的主要原因是混交林造成两类森林间存在交集。该方法可以较有效地提高遥感图像森林类型的分类精度。
【英文摘要】	Remote sensing forest classification is fast and economical method to survey,inspect and analyze vast forest resource.However,it is very difficult to classify forest species accurately because of their similar spectrums.Therefore,with the assistance of high spatial resolution images and GIS,broadleaf,conifer and bamboo images are segmented with window on Landsat TM image of riverhead forest.Wavelet coefficient l1 norm of texture features are got as classification feature vectors after the sample images are ...
【基金】	国家自然科学基金(No.41061040)
【更新日期】	2012-07-06
【分类号】	TP751;TP18
【正文快照】	利用遥感图像对森林类型进行分类是大面积地调查、监测、分析森林资源的快速与经济的方法。阔叶林、针叶林和竹林是我国南方山区水源林的主要类型,由于它们非常相近的光谱特征使得仅仅依赖多光谱遥感图像的光谱特征对森林类型准确地分类非常困难[1],森林类型的分类精度较低。因

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