ICA结合纹理特征的SVM盐渍化信息提取研究

• 作者: 丁建丽 买买提·沙吾提 塔西甫拉提·特依拜 张飞 田源
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 独立成分分析 纹理特征 支持向量机 盐渍地 分类
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 193-197,201
• 页数: 6页
• 分类号: TP79
• 字数: 7830字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.09.055

摘要

以渭干河-库车河三角洲绿洲为例,利用ETM+数据,探讨了该绿洲盐渍化土地覆盖信息的提取方法.提出了基于ICA与纹理特征的SVM复合的分类方法(简称ICA-T-SVM法),通过此方法对该绿洲进行分类研究,并将分类结果与基于ICA的SVM法(简称ICA-SVM)、单源数据(光谱)SVM法、最大似然法(MLC)、神经网络法(Neural Network)分类结果进行定性和定量比较分析.研究结果表明:该方法能够有效地解决单数据源分类效果破碎、分类精度不高等问题,并对高纬输入向量具有较高的推广能力.总精度达到93.418 3%,比基于ICA的SVM法提高了3.412 3%,比单源信息的SVM分类法提高了3.423 7%.比最大似然法提高了4.9796%,比神经网络法提高了7.7144%,取得了良好的效果.与传统的分类方法的比较表明,文中所提出的分类方法具有明显的优越性和良好的前景,因此该方法更适合于遥感图像分类和盐渍化信息提取,是地物遥感信息提取的有效途径.