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遥感图像森林林型SVM分类的多特征选择
被引量：
7
1
作者
王修信
秦丽梅
+2 位作者
罗玲
张晓朋
汤谷云
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第20期259-262,共4页
为了研究遥感图像森林林型SVM分类多特征的选择对提高分类精度的影响,选取小波变换不同尺度纹理、四种植被指数、最优波段光谱特征等不同组合构成林型分类多特征向量进行分类。结果表明,纹理与植被指数、最优波段组合多特征的森林林型...
为了研究遥感图像森林林型SVM分类多特征的选择对提高分类精度的影响,选取小波变换不同尺度纹理、四种植被指数、最优波段光谱特征等不同组合构成林型分类多特征向量进行分类。结果表明,纹理与植被指数、最优波段组合多特征的森林林型分类精度最高,阔叶林、针叶林和竹林的分类精度分别为84.4%、86.5%、91.0%,比纹理单类特征分类分别提高4.1%、4.0%、1.1%,比植被指数单类特征分类分别提高9.2%、11.8%、11.9%。多特征的分类精度一般要高于单类特征,纹理能够较明显提高林型可分性,植被指数也有一定的效果,但最优波段光谱特征的效果较弱。
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关键词
森林林型分类
遥感
支持向量机(SVM)
多特征选择
小波变换
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职称材料
题名
遥感图像森林林型SVM分类的多特征选择
被引量：
7
1
作者
王修信
秦丽梅
罗玲
张晓朋
汤谷云
机构
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
广东第二师范学院计算机系
湖南科技学院数学与计算科学系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第20期259-262,共4页
基金
国家自然科学基金(No.41061040)
广西研究生教育创新计划项目(No.2010106020812M59)
文摘
为了研究遥感图像森林林型SVM分类多特征的选择对提高分类精度的影响,选取小波变换不同尺度纹理、四种植被指数、最优波段光谱特征等不同组合构成林型分类多特征向量进行分类。结果表明,纹理与植被指数、最优波段组合多特征的森林林型分类精度最高,阔叶林、针叶林和竹林的分类精度分别为84.4%、86.5%、91.0%,比纹理单类特征分类分别提高4.1%、4.0%、1.1%,比植被指数单类特征分类分别提高9.2%、11.8%、11.9%。多特征的分类精度一般要高于单类特征,纹理能够较明显提高林型可分性,植被指数也有一定的效果,但最优波段光谱特征的效果较弱。
关键词
森林林型分类
遥感
支持向量机(SVM)
多特征选择
小波变换
Keywords
forest species classification
remote sensing
Support Vector Machine （SVM）
multi-feature selection
wavelet transform
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
遥感图像森林林型SVM分类的多特征选择
王修信
秦丽梅
罗玲
张晓朋
汤谷云
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
7
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