本文關(guān)鍵詞： 光譜特征 紋理特征 支持向量機(jī) 灘涂分類(lèi)　出處：《測(cè)繪工程》2016年01期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：灘涂作為海岸帶的重要組成部分,是重要的土地資源。針對(duì)遙感影像灘涂分類(lèi)的提取,文中提出一種聯(lián)合光譜和紋理特征支持向量機(jī)(SVM)灘涂分類(lèi)的方法。首先介紹紋理特征影像獲取方法,通過(guò)灰度共生矩陣分析得到灘涂紋理特征影像;然后將光譜影像與紋理影像疊加形成一幅多維特征影像,用SVM分類(lèi)算法中的OAR分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)實(shí)驗(yàn),對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法對(duì)提高海岸帶地理信息獲取能力,提升海洋遙感測(cè)繪信息化保障水平有積極意義。
[Abstract]:As an important part of coastal zone, tidal flat is an important land resource. In this paper, a method of combining spectral and texture feature support vector machine (SVM) is proposed. Firstly, the method of obtaining texture feature image is introduced, and the texture feature image is obtained by gray level co-occurrence matrix analysis. Then the spectral image is superposed with the texture image to form a multi-dimensional feature image, and the OAR classifier in the SVM classification algorithm is used to carry out the classification experiment, and the experimental results are analyzed. The experimental results show that, The algorithm has positive significance to improve the coastal zone geographic information acquisition ability and enhance the level of marine remote sensing mapping information support.
【作者單位】： 61175部隊(duì);96656部隊(duì);信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院;68310部隊(duì);
【分類(lèi)號(hào)】：P237;P748

【共引文獻(xiàn)】

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