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| 基于FDCT与ELM的遥感影像湿地类型分类——以黄家湖国家湿地公园为例 | |
| 引用本文： | 辛动军,袁梦,陈建安,钟旭,臧艺元,胡平,钟国忠,唐鼐,王传立.基于FDCT与ELM的遥感影像湿地类型分类——以黄家湖国家湿地公园为例[J].中南林业科技大学学报,2018(6). |
| 作者姓名： | 辛动军 袁梦 陈建安 钟旭 臧艺元 胡平 钟国忠 唐鼐 王传立 |
| 作者单位： | 中南林业科技大学;黄家湖国家湿地公园管理处 |
| 摘 要： | 以黄家湖国家湿地公园为例,利用高分辨率遥感影像数据,研究提出了一种基于FDCT与ELM的湿地类型分类方法。该方法利用湿地遥感影像的光谱特征、纹理特征、空间特征作为ELM的输入数据,将遥感影像进行FDCT变换分解,获得影像的高频曲波变换系数和低频曲波变换系数,选取高频部分曲波变换系数组合作为地物的纹理特征;采用连续可微的Sigmod函数作为学习函数。湿地类型识别实验结果表明,该方法能够快速实现湿地类型的自动分类,总体分类精度达到了86.7%,高于传统SVM方法 76.5%的分类精度,Kappa系数超过0.83,为湿地景观遥感动态监测奠定了较好的研究基础。 |
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