基于"高分五号"遥感图像的地物分类方法

• 作者: 何雪梅 常睿春 王瑶 郭科 魏友华
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 地物分类 遥感图像 图像预处理 大气干扰消除 特征提取 数据分类
• 年，卷（期）: 2020,（18）
• 所属期刊栏目: 电子与信息器件
• 页码范围: 85-88
• 页数: 4页
• 分类号: TN965-34|TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.18.022

摘要

作为全波谱段高光谱卫星,"高分五号"卫星可提供丰富的遥感数据,研究利用"高分五号"卫星遥感图像实现精确的地物分类方法,这是实现高光谱遥感信息资源所有权的重要组成部分.文章立足于"高分五号"卫星数据,先进行遥感图像预处理,有效地消除大气干扰和噪声,优选核主成分分析方法进行"高分五号"卫星高光谱图像的特征提取,用最大似然法(MLE)、卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)3种分类器对高光谱图像数据分类.结果表明,RBF核的支持向量机分类器精度可达到97.889 7%,Kappa系数为0.966 7,比传统的最大似然法、神经网络分类方法分类精度分别高出15.478%, 8.670 8%.由此可以实现"高分五号"卫星数据预处理,及其在土地利用分类应用上的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭科	成都理工大学数学地质四川省重点实验室	128	1069	17.0	24.0
10	魏友华	成都理工大学数学地质四川省重点实验室	24	127	7.0	10.0
14	王瑶	成都理工大学数学地质四川省重点实验室	9	6	1.0	2.0
15	何雪梅	成都理工大学应用数学系	1	0	0.0	0.0