基于SVM的多源遥感影像分类研究

被引：13

作者：

贾萍 ^{[1
]}

李海涛 ^{[2
]}

林卉 ^{[3
]}

顾海燕 ^{[2
]}

韩颜顺 ^{[2
]}

机构：

[1] 国土资源部信息中心

[2] 中国测绘科学研究院摄影测量与遥感研究所

[3] 徐州师范大学国土信息与测绘工程系

来源：

测绘科学 | 2008年 / 04期

关键词：

支持向量机; 多源影像; 最大似然分类; 精度评价;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

081002 ;

摘要：

本文通过分析单源遥感影像分类的现状和困难,以SAR和SPOT-5影像为实验数据,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论的多源遥感影像分类方法。研究结果表明,本文的方法能够有效地解决单源影像信息分类效果破碎的问题,正确识别地物,对高维输入向量具有高的推广能力,正确率达到94.97%,比多源影像的最大似然分类(Maximum Likelihood Classification,MLC)方法正确率更高。

引用

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页数：3

共 7 条

[1] 基于多源遥感影像融合的影像匹配技术 [J].