本文關(guān)鍵詞：基于大數(shù)據(jù)的遙感圖像植被識別方法

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【摘要】：植被泛指地球表面的植物群落,包括草地、森林、沼澤等。遙感影像具有宏觀性、客觀性、精確性、實時性等特點,能夠真實地反映地表覆蓋物的狀態(tài),清晰地展現(xiàn)各種地表覆蓋類型的特征及分布情況。傳統(tǒng)的基于遙感影像的植被識別采用人工作業(yè)的方式,極大地依賴于人的先驗知識,且效率極低。隨著遙感應(yīng)用技術(shù)的快速發(fā)展,很多自動化的植被檢測技術(shù)被提出。這些方法在特定范圍內(nèi)得到了應(yīng)用,但同時也存在著一些缺陷。在采用分塊原則預(yù)處理較大影像數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提出了一種基于特征融合的SVM分類算法來探討遙感影像中的植被識別。實驗表明,提出的算法具有較好的識別效果和較高的執(zhí)行速度。
【作者單位】： 中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)計算機學(xué)院;武漢工程科技學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 遙感影像 植被 支持向量機 分類方法 大數(shù)據(jù)
【基金】：湖北省自然科學(xué)基金項目“基于高空間分辨率RS、LiDAR和GPR的多源數(shù)據(jù)融合方法研究”(2012FFB6403)
【分類號】：P237
【正文快照】： 植被作為地球陸地覆蓋面積最大、對人類生存環(huán)境和生存質(zhì)量影響最顯著的因子,一直是生態(tài)學(xué)研究的核心內(nèi)容,而正確識別植被特征則是植被生態(tài)學(xué)研究的基礎(chǔ)支撐性工作[1]。常規(guī)的植被特征識別方法主要依賴于一些成本高、費時費力的野外調(diào)查手段,通過影像處理軟件進行數(shù)據(jù)加載,并

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本文編號：817081