结合迭代分割和空间优化规则的湿地信息提取方法

摘要：

湿地资源含水量高,光谱特征混淆,一般方法难以有效提取湿地信息.采用支持向量机(SVM)方法对ALOS AVNIR-2数据进行湿地信息提取实验.首先,以分割和分类迭代的方法获得多尺度对象层;其次,提取对象的光谱特征、纹理特征、形状特征和自定义特征,采用SVM分类器进行影像分类;最后,通过地类的实际分布情况与初步分类结果的比较,分析SVM结果的错分情况,从而构建优化规则修正结果.两个地区湿地信息提取结果的总体精度分别为94.45％和94.18％,对应kappa系数为0.91和0.92,该方法明显提高了湿地类别的识别精度.

关键词：迭代分割、空间优化规则、支持向量机(SVM)、湿地信息提取

所属期刊栏目：29

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：福建省重点项目2011Y0036

在线出版日期：2014-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：91-95,101