结合独立分量分析和支持向量机的遥感影像土地覆盖分类

• 作者: 宋江琦 黄昕
• 来源期刊: 广东土地科学
• 学科: 工学
• 关键词: 光谱 独立分量分析 支持向量机 高分辨率遥感影像
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 26-32
• 页数: 7页
• 分类号: TP751

摘要

在高分辨率遥感影像中地物的光谱分布非常复杂，同质异谱、异谱同质的现象广泛存在，相互混杂的光谱使得传统的光谱解译方法面临困难。独立分量分析是由信源分离技术发展起来的智能信号处理方法，可将多通道信号按照统计独立的原则通过优化算法分解为若干独立成分，将其引入到高分辨率遥感影像处理中．可以减少地物光谱分布的混杂性，增强目标和背景的反差，从而提高分类精度。支持向量机是在统计学习理论基础上发展出的一种新的模式识别方法，本文将其与独立分量分析结合对高分辨率影像进行分类，以北京地区QuickBird多光谱影像为例，实验证明该方法能有效提高高分辨率影像的分类精度．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄昕	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	17	355	8.0	17.0
2	宋江琦		1	0	0.0	0.0