基于支持向量机的竹林信息提取研究

• 作 者: 郭宝华 范少辉 官凤英 黄永南
• 机 构: 国际竹藤中心竹藤科学与技术重点实验室,福建省永安市林业局
• 出 处: 西北林学院学报
• 发表日期: 2014年2期
• 关键词: 支持向量机 LANDSAT TM影像 竹林 精度评价 support vector machine （SVM） Landsat TM image bambo

竹资源的消长、变化对区域经济可持续发展和生态平衡维护具有重要作用，信息提取是应用遥感技术对竹资源监测和管理的基础，以TM遥感影像为基础，采用支持向量机（SVM）方法对福建省顺昌县的竹资源信息进行提取，并与传统的最大似然分类法进行比较。结果表明：基于支持向量机方法提取精度达到81．019／6，kappa系数为0．77；该方法比最大似然法精度高，并且操作简单和适用性强。