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《西南林业大学学报》2016,(3)
采用ALOS-1-PALSAR数据的强度信息、HV/HH极化比值信息和HVHH相干系数与TM影像融合,以支持向量机(SVM)的方法对土地覆盖进行分类,对比了TM影像、TM+SAR强度影像、TM+HV/HH比值影像、TM+相干影像的分类结果。结果表明:分类精度由高到依次为TM+相干影像TM+HV/HH比值影像TM+SAR强度影像TM影像;采用SAR数据与光学数据融合,可以在不同程度上提高土地利用覆盖分类的精度。 相似文献
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基于TM遥感数据和林业二调数据,对云南省宜良县北古城镇进行土地监测和土地利用分类,利用ArcGIS和ENVI软件对原始影像数据进行裁剪,运用支持向量机(SVM)监督分类方法,将研究区的土地利用类型分为农地、建筑用地、水域、针叶林、裸地6个类别,并且达到一定的分类精度,以图像的形式直观地展示研究区的土地覆盖类型,并以林业二调数据为ROI(感兴趣区域)来验证分类精度。在此基础上,指出了研究区土地利用中存在的问题和生态结构的变化,并提出了调整对策。 相似文献
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选择河南省郸城县为研究区,以1997年、2006年的Landsat-5的TM影像和2016年的Landsat-8的OLI影像为数据源,利用ENVI5.2软件对三期遥感影像进行支持向量机分类,获取郸城县土地利用分类图,之后对郸城县1997~2016年土地利用变化用图像分析和数理统计相结合的方法做定量分析研究,分析各土地利用类型之间的相互转换关系,讨论各土地利用类型面积发生变化的主要原因。结果表明:1997~2016年近20年来,郸城县土地利用类型中耕地、林地所占面积相对较高,其中耕地面积变化较大,呈下降趋势;城乡及工矿用地、水体面积、道路面积都呈增长趋势;综合土地利用动态度为1.05%。 相似文献
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【目的】探讨高分辨率遥感影像土地利用信息提取方法的优劣,为研究土地利用/覆盖动态变化提供参考。【方法】以结合纹理特征的支持向量机(Support vector machine,SVM)分类和多尺度分割的面向对象分类为主要技术,对陕西佛坪长角坝乡遥感影像的土地利用信息进行提取,并将分类结果与基于传统像元的最大似然法分类结果进行比较分析。【结果】面向对象分类法的总精度达到90.67%,较结合纹理特征的SVM法提高了8.34%,而与最大似然分类法相比提高了近20.32%,克服了其他分类方法存在的同谱异物现象及分类结果中地物破碎等缺点,取得了较好的分类结果。【结论】利用面向对象分类法不仅达到了提取土地利用信息的目的,而且精度高、速度快。 相似文献
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《湖北农业科学》2021,60(5)
准确、及时、有效的土地利用信息对城镇发展规划和资源开发利用具有重要意义。为研究不同遥感分类方法在获取苏南丘陵区土地利用信息时的适用性,以句容河流域为研究区域,基于多时相的Landsat 8影像,分别利用监督分类方法和基于时间序列特征指数的决策树分类方法获得研究区域的土地利用分类结果,比较分析了不同方法获取到的土地利用结果在总体分类精度和地物空间分布上的差异。结果表明,支持向量机的总体分类精度和Kappa系数最高,分别为96.4%和0.948,但从地物空间分布来看,基于时间序列特征指数的决策树分类方法的效果最好;最大似然法和决策树法在苏南丘陵区土地利用分类时适用性较好。 相似文献
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【目的】分析Landsat 8 OLI卫星遥感影像数据面向农用地分类的实际应用方法和效果,以新疆奇台县南部为研究对象。【方法】使用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和神经网络(Neural Net)三种分类器进行研究区农用地分类对比。【结果】通过对三种分类器参数设置参数精度检验,利用上述三种算法对农用地地物分类进行精度评价,在整体分类精度中,支持向量机算法(SVM)<随机森林算法(RF)<神经网络算法(Neural Net),分类精度分别为:90.75%,94.30%和94.84%。【结论】神经网络方法(Neural Net)在该地区的农用地物整体分类上,比支持向量机(SVM)和随机森林法(RF)相比具有一定的优势,并获得较好的分类精度。 相似文献
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【目的】草原鼠害是影响草原生态平衡的重要因素,基于低空遥感影像探索提取鼠害
信息的最佳方案和分辨率对解决草原鼠害意义重大。【方法】文章基于高分辨率无人机正射
影像,使用CART 决策树、支持向量机、最邻近、贝叶斯4 种监督分类方法对高原鼠兔和高原
鼢鼠两种鼠害进行分类并比较其精度,再使用不同飞行高度下获取的遥感影像提取鼠害信息。
【结果】在鼠兔鼠害信息提取中,基于决策树分类法的总体精度为89.00%,kappa 系数为0.79;
支持向量机分类方法的总体分类精度为92.00%,Kappa 系数为0.83;最邻近分类法的总体分类
精度为94.00%,Kappa 系数为0.87;基于贝叶斯分类法的混淆矩阵中得到的鼠洞的分类精度最
差,鼠洞的生产者精度与用户精度都在78.00% 以下。在鼢鼠鼠害信息提取中,基于决策树分
类结果的总精度为93%,Kappa 系数为0.86;支持向量机分类结果的总精度达到95%,Kappa
系数为0.90;最邻近法的分类结果的总精度达到97.00%,Kappa 系数为0.95;Bayes 分类法的总
体分类精度为98.00%,Kappa 系数达到了0.95。【结论】基于面向对象的最邻近分类法是高原鼠
兔鼠害信息提取的精度最优方法,基于面向对象的贝叶斯分类法是高原鼢鼠鼠害信息提取的最
佳方法。对于飞行相对高度分别为100 m、120 m 和200 m 的无人机遥感影像数据,随着飞行高
度的增大,影像的空间分辨率越低,其分类所需要的时间、分类精度和斑块数量均呈下降趋势。 相似文献
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基于EnMAP-Box的遥感图像分类研究 总被引：2，自引：0，他引：2
采用2007年6月云南省勐腊县TM遥感数据,利用EnMAP-box进行了支持向量机的图像分类研究,以网格搜索法寻找最优参数,在设定的范围内,求得了最优C和g参数,用此参数进行支持向量机的遥感图像土地覆盖分类。结果表明：SVM方法较最大似然分类方法具有较高的分类精度,特别是阔叶林和橡胶林的精度明显优于最大似然分类方法;对于面积较小的次要类型,2种分类方法的精度基本保持一致;SVM的总体精度相对于最大似然分类提高了11.9％。 相似文献
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基于BP神经网络和支持向量机的农用地分等方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为建立农用地(耕地)质量评价模型,客观准确地进行农用地(耕地)分等,减少现行农用地分等方法中的人为因素影响,提高农用地分等的精度。以福建省长泰县丘陵山地区为实证研究区,通过无监督网络——自组织特征映射网络(SOM)筛选出2 602组典型样本,分别进行有监督网络——BP神经网络和支持向量机(SVM)的学习训练,将分等指标作为输入变量,以农用地自然质量等指数和等别作为输出变量,分别建立BP神经网络农用地分等模型与SVM农用地分等模型并对其精度进行分析。BP神经网络模型的评价正确率为89%,精度较高;支持向量机(SVM)模型的评价结果正确率为99%,达到高精度等级。2种模型均能满足农用地分等的精度要求,但SVM模型较BP神经网络效果更好,更适合应用于农用地分等工作。 相似文献
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梁阔洋 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2015,(4):137-141
法治方式是十八大以来中国共产党探索出来的加强党风建设的新路径。整党整风运动式、会议专题式、法治方式是中国共产党九十多年来加强党风建设的三种方式,而法治方式是新方式与新选择。以法治方式加强党风建设的具体路径有五个方面：一是培育党员领导干部的“法治”意识与价值观念。二是清理完善党内法规制度,构建有法可依的党内法制体系。三是构建规范权力运行的制约和监督体系。四是搭建追逃追赃国际平台,加快对外逃人员的法制惩处。五是强化警示,定期发布党员领导干部的贪腐案例。以法治方式加强党风建设要处理好党内法规与国家法制的关系、加大党员领导干部相关事项的信息透明度与公开性、借鉴成功经验构建廉政文化。 相似文献
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针对Landsat-8 OLI和GF-1 WFV传感器参数的特点,选择支持向量机(SVM)分类方法分别对咸宁市同一时段的Landsat-8遥感影像和GF-1遥感影像进行土地利用分类研究。结果表明,Landsat-8在耕地与林地、水域与裸地可分离性方面高于GF-1,提取的林地面积占比和耕地面积占比更接近于真实值;Landsat-8和GF-1的分类总精度分别为85.76%和88.38%,Kappa系数分别为0.807 1和0.820 4,说明GF-1的分类效果好于Landsat-8;GF-1具有较高的分辨率优势,对分布零散的地物识别效果优于Landsat-8。 相似文献
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支持向量机的分类性能在很大程度上取决于其相关参数的选择,为了改善支持向量机的分类准确率,本文采用基于混沌机制的人工蜂群算法对其参数进行优化。在传统人工蜂群算法的基础上,采用Logistic混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略,进一步提高人工蜂群算法的收敛速度和寻优精度。该方法采用分类准确率作为适应度函数,利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化。通过对多个标准数据集的分类测试,证明基于混沌机制的人工蜂群算法优化的支持向量机分类器能够获得更高的分类准确率。 相似文献
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基于TM影像的南旺湖地区土地利用变化监测 总被引：2，自引：1，他引：1
利用多时相LANDSATTM数据对山东省汶上县南旺湖地区1987-2001年的土地利用变化状况进行了遥感动态监测。首先对不同时相数据进行几何纠正和辐射归一化,根据研究区两时相的地物类别选择训练区,在此基础上进行基于平行管道分类器的监督分类及分类精度评估。通过比较两时相的分类结果,发现南旺湖地区在1987—2001年间土地利用类型发生了一些显著的变化,主要表现在湖泊／沼泽等湿地资源的锐减,并在此基础上初步分析了引起这一变化的原因。 相似文献
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针对路面结构特征,提出一种颜色与纹理特征相融合并结合模糊支持向量机的路面分类识别方法。提取路面图像的HSV颜色空间的颜色矩作为颜色特征,采用灰度共生矩阵法提取纹理特征,融合路面图像的颜色特征与纹理特征,采用模糊支持向量机进行支持向量特征训练,通过训练得到能尽可能多的满足每一种图像的样本数据特征的特征向量。通过实验,对比了采用传统的支持向量机与模糊支持向量机对路面分类识别的正确率。实验表明本研究所提出方法的有效性。 相似文献
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为了提高小麦病害图像分类的效率,提出了一种基于Spark的并行式支持向量机算法。首先对小麦病害图像进行滤波去噪、灰度压缩等处理,利用灰度共生矩阵、不变矩阵等从颜色、纹理和形状3个方面提取49个特征向量;然后通过数据集的切分和并行框架的支持,将大数据并行处理技术Spark与支持向量机结合,运用Scala语言实现了串行支持向量机算法的并行化,并将其应用于小麦病害图像识别。针对小麦锈病和白粉病的图像分类测试结果表明,当测试图像分别是2 600、3 900、5 120张时,该算法对锈病的分类精度依次是76.03%、81.18%、77.82%,对白粉病的分类精度依次是83.27%、85.91%、83.14%,比串行支持向量机分类精度有所提升。分类时间依次是13 928.0、18 506.1、24 897.2 ms,明显低于串行支持向量机的分类时间。改进的算法实现了小麦病害分类精度的小幅度提升,明显提高了处理速度,具有较快的学习收敛速率。 相似文献