感兴趣区域遥感图像分类与支持向量机应用研究

摘要：

提出了基于SVM的遥感图像分类方法并构建了分类模型,该方法以唐山1:50000TM局部图为分类数据来源,由用户选择感兴趣的区域,分别提取该区域绿地、公共用地和房屋的图像特征,并以此为训练样本进行训练,采取交叉校验的方法获得SVM的最优惩罚因子C和间隔γ参数进行图像分类.实验结果表明,此分类方法准确率高、稳定快捷,是SVM在遥感图像分类中的一个很好的应用.

关键词：遥感、图像分类、支持向量机、感兴趣区域

所属期刊栏目：45

分类号：TP315(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 40473029

在线出版日期：2009-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：243-245