MNF和SVM在遥感影像计算机分类中的应用

• 作者: 李锐 李静 纪娜
• 来源期刊: 水土保持通报
• 学科: 农学
• 关键词: 最小噪声分离变换 支持向量机 黄土高原 遥感图像分类
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 水保监测
• 页码范围: 153-158
• 页数: 6页
• 分类号: TP97|S19
• 语种: 中文

摘要

由于黄土高原地形复杂,单纯采用监督分离变换MNF(Minimum Noise Fraction)变换得到的4个去除噪声波段、归一化植督分类方法很难获得理想的精度,以延安市区为实验区,以 TM 遥感图像的最小噪声被指数NDVI和该地域的DEM作为数据源,采用支持向量机SVM(Support Vector Machine)的方法对研究区土地利用与覆盖状况进行分类,获得了较理想的分类结果.