利用混合像元分解结合SVM提取城市绿地

• 作者: 卢小春 吴学军 吴昊 朱启疆 王修信 罗兰娥
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感图像 城市绿地提取 混合像元分解 支持向量机(SVM)法 决策树法
• 年，卷（期）: 2009,（33）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 216-217,226
• 页数: 3页
• 分类号: TP79
• 字数: 2904字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.33.068

摘要

从遥感图像提取城市绿地是准确获取城市绿地空间分布的基础.然而由于混合像元的存在,导致城市遥感分类精度不高.因此,利用混合像元分解结合SVM(支持向量机)法提取北京市TM图像城市绿地,并与决策树法比较,研究提高遥感提取城市绿地精度的方法.结果表明,该方法较适合复杂高维空间,对样本选取的准确性没有那么苛刻,可有效地处理城市遥感图像存在的混合像元问题,可较准确地提取城市绿地信息,其精度在92%以上,优于决策树法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱启疆		36	2027	15.0	36.0
2	王修信	广西师范大学计算机科学与信息工程学院	62	392	12.0	15.0
6	卢小春	广西师范大学计算机科学与信息工程学院	9	64	6.0	7.0
7	吴昊	广西师范大学计算机科学与信息工程学院	13	34	3.0	5.0
8	吴学军	广西师范大学计算机科学与信息工程学院	1	10	1.0	1.0
9	罗兰娥	广西师范大学计算机科学与信息工程学院	1	10	1.0	1.0