论文研究-遥感图像林型纹理特征的ICA与SVM分类.pdf

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遥感图像纹理特征是光谱相近林型准确分类的有效方法,然而其带来分类特征向量维数增加和计算量增大。因此,对南方山区林地TM图像进行独立成分分析ICA降维,通过计算灰度共生矩阵获取纹理特征,使用SVM分类,研究林地类型的快速分类方法。结果表明,ICA与SVM法利用遥感图像纹理特征可较准确地实现林地类型分类,分类总精度、Kappa系数分别为85.4%、0.73,均高于SVM法、BP神经网络法、最大似然法、最小距离法;其对阔叶林、针叶林、竹林的分类精度依次为78.2%、80.1%、84.3%,误识率主要是由于混交林而造成两类林地之间存在交集,易出现的针阔混交林使得阔叶林、针叶林的分类精度低于竹林。
罗涟玲,王修信,农京辉,等:遥感图像林型纹理特征的ICA与SⅥM分类 2012,48(13) 不属于该类的训练样本作为另外一个类别。SVM的 研究区绝大部分为阔叶林、针叶林、竹林所覆 最佳惩罚系数C和y可用交叉验证确定,即将样本分盖,图像中下部有少部分生长农作物的农田夹杂少 成n个子集,每次将n-1个子集输入SVM训练,然后量裸地。分类精度最低的阔叶林也达到78.,2%,针叶 检验剩余1个子集的分类正确率,通过不断改变C和林、竹林依次为80.1%、843%,混交林仍是造成误识 y以提高样本分类精度。 率的首要原因,尤其易出现针阔混交林。 最后用测试样本检验SⅥM分类效果和对整幅图 利用纹理特征,分别用ICA与SVM法、SⅥM法、 像进行分类。 BP神经网络法、最大似然法、最小距离法对整幅图像 分类的精度见表2。ICA与SVM法的分类总精度、 3实验结果 Kappa系数分别为854%、0.73,均高于其他方法,可 选取南方山区林地TM遥感图像1~5、7波段,对较准确地对遥感图像林地类型进行分类。 图像进行几何校正、辐射校正、大气校正等预处理。 表2不同方法分类精度 对TM图像进行ICA降维,然后将IA光谱波段按信 分类方法总精度(%)Kapa系数 息量从人到小排列,经检杳信息量后取前3维计算灰 ICA+SVM 度共生矩阵,经实验比较后采用3×3窗口、移动步距 sⅤM 79.2 .68 1、4个方向(0°、45°、90°、135°)平均值,而获取对比 BP神经网络 75.1 0.64 量大似然 0.60 度、相关、能量、熵、逆差矩等共15个纹理特征值。其 最小距离 70.0 与波段34、5光谱特征以及NDV,构成分类特征向量。 由于利用光谱特征就可以很容易对水体裸土、4结论 农田及林地分类,因此纹理分类主要针对不同林地 ICA与SVM法利用TM遙感图像纹理特征叮较 类型。在GPS和高分辨率遥感图像支持下,训练样准确地快速实现林地类型分类,分类总精度、Kapa 4本的选取阔叶林173个针叶林98个竹林155个,测则系数分别为549.073,均高于SW法、BP神经网4 试样本各200个,提取样本分类特征向量并归一化 络法、最大似然法、最小距离法。其对阔叶林、针叶 使用训练样本对SVM进行训练,内积函数取林、竹林的分类精度依次为782%、801%、843%,误 K(xx)=exp(-y)xy>0;用交又验证法经实验识率主要是由于混交林而造成两类林地之间存在交 确定最伟参数C=2,y=23。对训练好的SVM使用集,使得遥感图像林地类型分类非线性可分;尤其易 测试样本进行验证和对图像进行分类,结果见图1和出现针阔混交林,使得阔叶林、针叶林的分类精度低 表 于竹林。 提取遥感图像纹理特征时,带来分类特征向量 维数增加和计算量增大,ICA降低其维数从而减少计 算量,SVM以结构风险最小化准则,由有限训练样本 得到决策规则对独立测试集仍能得到小误差,可处 理分布不规则复杂数据,提高分类精度。BP神经网 ■水体 络法的网络结构和参数的选择没有理论依据,对经 课地 验依赖较大,易影响分类精度。最大似然法、最小距 针叶林 离法都是找出每类的聚类中心,如果两类问存在交 ■竹林 阔叶林 集,则易误识交集样本,降低分类精度。 农田 图1分类图像 参考文献: 表1林地类型分类精度(%) [1] Mahtab A, Sridhar VN, Navalgund RR Impact of sur 林地类型用户精度生产精度平均精度 face anisotropy on classification accuracy of selected 阔叶林 79.5 76.8 78.2 vegetation classes[J].IEEE Trans Geosci Remote Sens 针叶林 78.4 2008,46(1):250-258 竹林 83.5 85.1 84.3 (下转239页)

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