基于SVM的多光谱影像与SAR图像融合地物分类研究

• 作者: 刘斌涛 陈伟利 陶和平
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 工学
• 关键词: 地物分类 图像融合 支持向量机 SAR图像
• 年，卷（期）: 2010,（20）
• 页码范围: 10662-10664
• 分类号: TP751
• 字数: 2466字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0517-6611.2010.20.067

摘要

多光谱遥感图像反映了不同地物的光谱信息,而SAR图像则反映了地表不同地物的后向散射强度信息.通过二者结合,可以实现优势信息互补,提高遥感影像分类的精度.多光谱影像与单波段单极化SAR图像融合分类有2种策略:一种是将SAR图像作为一个波段加入多光谱影像中进行分类;另一种先把多光谱影像与SAR图像融合,然后对融合后的图像进行分类.以成都市使用支持向量机分类方法对2种分类策略下的分类精度进行验证.结果表明,后者分类精度要高于前者,同时2种分类方法的分类精度都明显高于单独使用多光谱影像的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶和平	中国科学院成都山地灾害与环境研究所	36	613	14.0	24.0
2	刘斌涛		28	381	11.0	19.0
6	陈伟利		2	9	1.0	2.0