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基于TSVM和纹理特征的WIS遥感影像分类方法

金鹏飞; 汤瑜瑜; 危峻 中国科学院大学; 北京100101; 中国科学院上海技术物理研究所中国科学院红外探测与成像技术重点实验室; 上海200083
  • 遥感影像
  • 快速分类
  • tsvm
  • 宽波段成像光谱仪
  • 纹理特征提取

摘要:针对宽波段成像光谱仪数据为中等空间分辨率、谱段多的特点,提出一种结合双子支持向量机(TSVM)和纹理特征的WIS遥感影像快速分类方法。选用经过几何校正的二级数据产品,进行大气校正、反射率计算等预处理后,裁切出500×500大小的影像作为实验对象。选择以相关性分析的方法获取特征波段。为解决狭小水体混合像元难以区分的问题,选择计算NDWI指数,然后提取其纹理特征。最后,基于TSVM和传统SVM进行分类实验,样本训练及预测的时间分别为14.27 s,26.41 s,得到的总体分类精度分别为87.861 3%,87.659 0%。结果表明,基于TSVM和纹理特征的分类算法不仅训练速度快,而且具有良好的泛化能力。宽波段成像光谱仪数据在中等尺度的土地覆盖分类中具有极大的应用价值。

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