中国地质科学院岩溶地质研究所主办
高级检索

喀斯特地区遥感影像解译新算法——支持向量机算法

,  ,  , 

文章导航 > 中国岩溶 > 2011 > (2): 222-226

上一篇

下一篇

朱星磊, 安裕伦, 黄祖宏, 王静敏. 喀斯特地区遥感影像解译新算法——支持向量机算法[J]. 中国岩溶, 2011, (2): 222-226. doi: 10.3969/j.issn.1001-4810.2011.02.016
引用本文: 朱星磊, 安裕伦, 黄祖宏, 王静敏. 喀斯特地区遥感影像解译新算法——支持向量机算法[J]. 中国岩溶, 2011, (2): 222-226. doi: 10.3969/j.issn.1001-4810.2011.02.016
shu
ZHU Xing-lei, AN yu-lun, HUANG Zu-hong, WANG Jing-min. Application of a new remote sensing image interpretation method in karst area - support vector machine algorithm[J]. Carsologica Sinica, 2011, (2): 222-226. doi: 10.3969/j.issn.1001-4810.2011.02.016
Citation: ZHU Xing-lei, AN yu-lun, HUANG Zu-hong, WANG Jing-min. Application of a new remote sensing image interpretation method in karst area - support vector machine algorithm[J]. Carsologica Sinica, 2011, (2): 222-226. doi: 10.3969/j.issn.1001-4810.2011.02.016
shu

喀斯特地区遥感影像解译新算法——支持向量机算法

  • 贵州省山地资源与环境遥感应用重点实验室,贵州贵阳550001;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550001

  • 贵州省山地资源与环境遥感应用重点实验室,贵州贵阳550001;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550001

  • 华东师范大学中国现代城市研究中心、人口研究所,上海,200062

  • 南阳师范学院外国语学院,河南南阳,473061

  • 基金项目:

    基于中巴02B星的毕节地区生态建设与演化遥感示范研究

    喀斯特石漠化信息遥感定量提取技术研究

详细信息

  • 中图分类号: TP75

Application of a new remote sensing image interpretation method in karst area - support vector machine algorithm

    摘要
  • 现行的遥感影像解译方法有监督分类和非监督分类.在监督分类中有平行算法,最小距离算法、最大似然算法等,而支持向量机是监督分类中的一种新的算法.本研究选择贵阳市花溪区小碧乡局部地区为研究对象,采用SPOT数据,分别运用最大似然算法和支持向量机算法对研究区遥感影像进行解译.通过建立混淆矩阵,来计算分类精度和Kappa系数.结果表明:支持向量机具有分类精度高,分类图斑完整等优点;但在时间的消耗上,支持向量机算法要比最大似然算法长.对于这两种算法而言,都存在地物光谱特征明显相异的地物易于区别,光谱相似的地物容易造成错分的现象,然而支持向量机分类精度要比最大似然分类精度高一些.支持向量机对样本数量具有敏感性,样本数量过多将导致运算时间过长.因此在实际运用中应根据实际情况,选择适合的算法.
    • HTML全文
  • 加载中
    • 相关文章
  • 施引文献
  • 资源附件(0)
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  678
  • PDF下载数:  39
  • 施引文献:  0
出版历程
刊出日期:  2011-04-25

目录

    版权所有：中国地质调查局发展研究中心 copyright @2020
    返回