【摘 要】
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进行土地覆盖分类是进行国土资源调查、规划及动态监测的基础,也是研究其环境效应、生态安全及其对全球变化影响的有效手段,意义十分重大,尤其是大尺度区域获取更为细致、准
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进行土地覆盖分类是进行国土资源调查、规划及动态监测的基础,也是研究其环境效应、生态安全及其对全球变化影响的有效手段,意义十分重大,尤其是大尺度区域获取更为细致、准确而实时的土地覆盖数据是当前全球变化研究中面临的紧迫任务。鉴于MODIS数据成像面积大而利于获取同步信息,并且资料来源均匀、连续,实时性强,成本低,不受地域限制,因此本文以黑龙江齐齐哈尔地区为例,采用MODIS数据进行区域土地覆盖分类研究。传统的分类方法以经验风险最小化为原则,只有当样本数趋于无穷时,其性能才能达到理论上的最优,然而在遥感影像分类中,训练样本通常是有限的。本文借助支持向量机方法在小样本、非线性及高维特征空间中具有良好的分类性能,针对MODIS数据多光谱、多时相的特点,对支持向量机方法及其在MODIS数据土地覆盖分类中的应用进行了一些研究,主要工作包括:探讨了利用支持向量机方法进行MODIS数据土地覆盖分类的流程和方法;分析了实验区典型地物的波谱特性,并以此为依据进行分类特征的选择和提取;通过实验来分析指数信息和时相信息的不同特征组合方式对分类精度产生的影响;最后将支持向量机和传统分类方法进行性能对比实验及分析,研究各种分类器的训练速度和测试速度、分类精度与数据维数、分类精度与样本数量的关系。实验结果表明分类特征的不同组合将会对分类结果产生不同的影响, SVM不但能获得较高的分类精度,而且相对于传统方法SVM在学习速度、自适应能力、特征空间维数不受限制、可推广性方面具有一定的优势。由此可以证明SVM算法在区域尺度土地覆盖分类中具有可操作性和精度保证。
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