基于支持向量机的遥感图像分类研究

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法.通过解算最优化问题,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,从而解决复杂数据的分类及回归问题.将支持向量机理论应用到遥感图像分类的研究还处在初级阶段,传统分类算法应用于遥感图像分类存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题.从支持向量机基本理论出发,建立了一个基于支持向量机的遥感图像分类器.用遥感图像数据进行实验,并将结果与其它方法的结果进行了比较分析.实验结果表明,利用SVM进行遥感图像分类的精度明显优于神经网络算法和最大似然算法分类精度.     

基于人工神经网络法的遥感影像分类研究

在遥感和GIS的支持下,采用人工神经网络(ANN)法对研究区土地利用/覆盖进行信息提取,并对ANN改进前后的分类结果和最大似然法(MLC)的分类结果进行对比分析.实验发现采用改进后的ANN分类总体精度达到了93.91%,较改进前提高了2.16%,较MLC提高了6.44%.研究表明:使用ANN进行遥感图像分类,精度优于MLC,改进后的ANN精度优于改进前的ANN.与传统方法相比,ANN分类达到的精度更高,可更好地区分土地利用地类,提高土地利用信息的精度.     

土地覆盖遥感分类方法的比较与分析

针对遥感技术在土地覆盖分类中应用的重要性,以Landsat TM影像为数据源,选择传统的最大似然分类器、最小距离分类器和新兴的支持向量机分类器、以及面向对象分类方法,设计不同的分类判据特征组合,对不同分类器、不同分类特征组合的精度进行比较分析。结果表明,最大似然分类器、支持向量机分类器都具有良好的分类效果,综合使用多种特征作为输入可以提高分类精度,适合于研究区域土地覆盖分类。     

鄱阳湖滨湖区多季相Landsat 8 OLI数据遴选及其土地利用/覆被遥感分类提取

鄱阳湖滨湖地区是中国南方内陆浅水型湖泊滨岸带与红壤丘陵交错的典型区域。研究以江西省上饶市鄱阳县为例,在ENVI遥感平台的支持下,利用2014年多季相Landsat 8 OLI遥感影像数据资料,通过实地土地利用/覆被调查与地物光谱分离度分析进行遥感数据遴选,对优选数据采用马氏距离(MD)法、最大似然(ML)分类器、人工神经网络(ANN)分类器、支持向量机(SVM)分类器、光谱信息散度(SID)分类器、波谱角分类器(SAM)等8种监督分类方法进行监督分类。在先验知识和野外调查数据的基础上,对分类结果进行分析;然后通过总体分类精度、混淆矩阵和Kappa系数对几种分类器的精度进行评价和比较。并针对鄱阳湖滨湖地区土地利用/覆盖分类问题探究几种遥感分类方法的优劣,挑选最适用遥感分类方法。结果表明:在鄱阳湖滨湖地区,各季节影像中地表光谱可分性在8月达到最佳值,期间所获取是优选数据,有利于遥感分类识别;人工神经网络法、支持向量机法(SVM)具有较好的的分类效果和分类精度,总体分类精度96%,Kappa系数0.94。总体上讲,SVM分类器的分类精度和Kappa系数都要优于其他分类器,相比之下7-10月获取的影像更适合于鄱阳湖滨湖地区土地利用/覆被的遥感识别和提取。通过遥感数据最优遴选,并结合优选遥感分类器,可以显著提高鄱阳湖滨湖区土地利用/覆盖信息提取效率和遥感高精度分类的总体精度,有助于提升该地区大范围土地利用/覆盖遥感宏观监测的可靠性和精准度。     

中分辨率遥感影像土地利用覆被信息自动提取研究——以太原市区Landsat8影像为例

"土地利用/土地覆被"(简称LUCC)是全球环境变化研究的热点问题之一,遥感技术是LUCC研究的重要手段,遥感影像LUCC信息的高精度自动提取成为众多专家学者关注的重要研究领域.Landsat系列卫星影像是最早且最为广泛使用的中分辨率陆地遥感影像.文章以2013年2月发射的Landsat8卫星的OLI影像为研究对象,利用ENVI软件,对太原市区的土地利用/土地覆被信息分别用最大似然法和决策树分类法实现自动提取,并进行精度比较.结果表明:最大似然法提取的总体精度为69.33%,Kappa系数为0.605 5,主要是耕地与林地、草地、建设用地以及建设用地与裸地的混分、错分现象较为严重,造成分类精度较低;而决策树分类法的自动提取通过确定适当的判别规则,使地类间的混分、错分现象明显改善,分类总体精度提高到91.33%,Kappa系数达到0.892 3,各土地利用类型的分类精度均有一定提高.     

基于Landsat-8影像的大通县土地覆盖分类方法对比研究

针对Landsat-8影像在土地覆盖分类中的应用研究,以青海省西宁市大通县为研究区,在对Landsat-8影像进行辐射定标、大气校正、影像裁切等基础上,利用最大似然分类和支持向量机(SVM)分类法,获得两种方法支持下的6种土地覆盖分类结果。经过精度评定和对比分析,结果表明:SVM分类法优于最大似然分类,总体分类精度分别为78.53%,85.64%。同时,Landsat-8 OLI数据相对于TM/ETM+数据,增加的波段新特性有利于土地覆盖分类精度的提高。文中方法适用于Landsat-8影像在土地覆盖分类研究与应用,能够满足大区域土地覆盖分类应用需求。     

图像分割与SVM的城市森林植被分类技术研究

为了实现城市森林植被种类的信息提取,文中采用面向对象结合支持向量机的分类方法,基于无人机影像数据对上海某校区内的城市森林进行了植被分类技术的研究。利用影像数据中各类地物的光谱、纹理等特征信息,将城市森林植被类别分为四类,并将分类结果与最大似然法分类结果进行对比分析。结果表明:该方法实现了高分辨率遥感影像的城市森林植被分类,不仅消除了分类过程中的"椒盐现象",而且有效提高了植被分类精度。最大似然法分类结果的分类精度为55.12%,面向对象结合支持向量机的分类精度达83.60%,提高了28.48%。实验结果满足精度要求,可为城市规划提供数据支持。     

基于光谱与纹理信息的Worldview-2影像地物分类

高分辨率遥感影像分类是遥感影像处理领域中的一个重要的研究方向.选取Worldview-2影像,分别以光谱信息和光谱结合纹理信息为分类数据,采用最大似然法(MLC)和支持向量机法(SVM)进行监督分类,用混淆矩阵对分类结果进行评价.结果表明,9×9为最佳纹理窗口;SVM法分类精度明显优于MLC法;基于光谱结合纹理信息的分类精度明显优于单纯基于光谱信息的分类结果.辅以影像纹理特征,采用SVM法可以较为有效提取Worldview-2地物信息.     

基于光谱与纹理信息的Worldview-2影像地物分类

高分辨率遥感影像分类是遥感影像处理领域中的一个重要的研究方向.选取Worldview-2影像,分别以光谱信息和光谱结合纹理信息为分类数据,采用最大似然法(MLC)和支持向量机法(SVM)进行监督分类,用混淆矩阵对分类结果进行评价.结果表明,9×9为最佳纹理窗口;SVM法分类精度明显优于MLC法;基于光谱结合纹理信息的分类精度明显优于单纯基于光谱信息的分类结果.辅以影像纹理特征,采用SVM法可以较为有效提取Worldview-2地物信息.     

监督分类方法在遥感影像分类处理中的比较

随着计算机解译技术的发展,遥感影像分类方法不断涌现,各种分类器分类精度不一的问题,对其应用产生了一定的影响。运用ENVI软件,采用同一地区的Landsat TM影像,通过目视解译选择相对应的训练样本和已有的验证样本进行试验,对监督分类的6种分类器(最大似然、神经元网络、支持向量机、最小距离、马氏距离、平行六面体分类方法)进行分类后的精度比较。通过对试验区的地物做分类结果的评判和比较研究,再经过分类后处理,得出分类结果的总体精度和Kappa系数。结果表明,最大似然分类方法的精度明显高于其他分类方法的精度,而对比分类影像的细部图,也优于其他分类法,即在监督分类中,最大似然分类法具有较好的分类效果。     

基于多时相遥感数据的吉林盐碱区土地覆被信息提取方法对比—以镇赉为例

利用多时相的遥感数据制作的多维分类特征数据集,可以充分挖掘遥感影像中的植被信息提高地表覆被信息的分类精度。以世界三大盐碱土分布区之一的吉林省镇赉县为例,利用多时相Landsat8遥感数据制作的多维分类特征数据集,通过不同的分类方法提取了实验区11类地表覆被信息,并进行精度对比分析。结果表明:1支持向量机(SVM)法对苏打盐碱化土壤特殊生态环境的地表覆被信息提取具有较好的分类效果,总体分类精度87.77%,Kappa系数0.864 9;其中盐碱地的分类效果较好,生产精度达到98.34%。2不同方案分类精度从高到低依次为:支持向量机、最大似然分类、神经网络、最小距离、光谱角法。3镇赉县的土地利用类型以旱地、水田、盐碱地为主,镇赉西部以旱地为主要,中部地区盐碱地、碱泡、旱地交错分布,东部以水田为主。     

基于GF-1 PMS影像的土地利用/覆盖分类研究

土地利用/覆盖变化是当前全球环境变化的重要内容之一,而土地利用/覆盖分类是其基础工作之一。以萍乡市区为研究区,利用国产GF-1 PMS影像为基础数据,采用最小距离、最大似然法、平行六面体和支持向量机四种监督分类法进行了土地利用/覆盖分类试验研究。结果表明:最大似然法和支持向量机分类算法具有更好的分类精度,总体精度分别为93.3和96.03,Kappa系数分别为0.917 2和0.948 7,而最小距离法和平行六面体的精度则差很多。由于GF-1 PMS的多光谱波段和全色波段的空间分辨率分别为8 m和2 m,因而支持向量机分类结果可以满足很多水文、生态等模型的需要。     

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势.本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析.结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法.     

基于特征优选的随机森林算法在湿地信息提取中的应用——以湖北洪湖湿地自然保护区为例

以湖北洪湖湿地自然保护区为研究区,采用随机森林算法对研究区内湿地信息提取.以Sentinel-2A遥感影像为数据源提取光谱特征、植被指数、水体指数、红边指数、纹理特征等特征变量,在随机森林算法框架下,对不同特征变量进行特征重要性评估,比较分类后精度并对特征组合进行优选.将基于随机森林算法的分类精度与传统的基于像元的支持向量机分类方法和最大似然分类方法的分类精度相比较,并通过双比例Z检验比较各算法中正确分类像元的比例统计各分类算法之间的分布差异.结果表明： 1) 特征个数为13时,分类精度达到最大,随着特征个数的增多,分类精度呈现波动减小的趋势; 2) 特征变量中蓝光波段重要性得分最高,达到2.85,可见光(B2、B3)与红边指数(IRECI、MCARI)重要性排名靠前,对于提取湖泊湿地信息具有重要意义; 3) 基于特征优选的随机森林方法分类精度优于支持向量机和最大似然法分类后的精度,其总体精度分别高出6.02%和7.57%;经检验, χ2分别达到25.891和38.895,具有显著差异,表明基于特征优选的随机森林算法分类对湿地信息提取发挥重要作用。     

卫星遥感图像的神经网络自由识别分类

介绍了神经网络卫星遥感图像自动识别分类方法,并与最大似然 类结果进行了比较。讨论机实验结果表明,神经网络分类的精度和速度优于最大似然法分类。     

基于最大似然和支持向量机方法的遥感影像地物分类精度评估与比较研究

遥感影像的监督分类算法在环境监测、地质调查等领域均有重要应用。本文利用最大似然(ML)分类器和支持向量机(SVM)分类器对土地利用和地表覆盖问题中地物类型的提取和识别进行研究,系统分析两种不同分类方法对地物分类结果的影响。通过选取Landsat LT5和LE7卫星遥感影像数据及定义训练样本,对比分析利用ML和SVM分类器的分类成果精度,其中Landsat LT5和ML、SVM组合的分类精度分别达94.64%和94.98%,而Landsat LE7和ML、SVM组合的分类精度则分别达97.63%和99.29%。研究表明,对于LT5影像,ML和SVM两种分类器的精度相当,而对于LE7影像,SVM分类器的精度明显高于ML分类器。     

基于决策树的多源遥感数据分类

遥感影像是获取土地覆盖信息的重要手段。分析了影响决策树分类的特征因子,并根据这些因子构建分类决策树。结合中分辨率多源遥感数据,对贡嘎山区进行土地覆盖分类,通过与最大似然法分析对比,基于决策树的多源数据分类对试验区的分类精度(总体精度85.71%,Kappa系数0.83)远高于基于像素的最大似然法监督分类(总体精度63.56%,Kappa系数0.58)。     

基于高分遥感影像的城市精细土地分类研究

以湖北省咸宁市咸安区为研究区,选取2015年的Landsat遥感影像作为主要数据源,采用最大似然法对遥感图像进行土地利用一级分类,通过ArcGIS对城市一级地类进行定量分析,依托空间分析功能结合一级各类用地的空间布局,探讨基于高分影像的土地利用精细分类.实验采用混淆矩阵法来验证分类结果的精度,结果表明,总精度为93.7%.该分类方法能够有效提高城市土地精细分类精度和准确度.     

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势。本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析。结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。     

基于模糊C均值聚类改进的最大似然分类法

基于参数密度分布模型的最大似然分类法(MLC)是遥感影像经典分类方法之一,它具有清晰的参数解释能力、易于与先验知识融合和算法简单而易于实施等优点,但是由于遥感数据具有高度的模糊性和随机性,使得贝叶斯(Bayes)判别函数中的均值向量和协方差矩阵很难准确确定。因此首先利用模糊C均值聚类得到模糊划分矩阵,然后基于模糊划分矩阵计算出每一个聚类类别模糊均值和模糊协方差矩阵,并利用模糊均值和模糊协方差矩阵来代替贝叶斯判别函数中的均值向量和协方差矩阵从而建立一个新的判别函数,最后与传统的最大似然分类结果进行比较,结果表明改进后的最大似然分类法在总体精度、Kappa系数均优于传统的最大似然分类方法。