%0 Journal Article
%T NWFE结合纹理特征的SVM土地覆被分类方法研究
%A 崔林林
%A 罗毅
%A 包安明
%J 国土资源遥感
%P 36-42
%D 2012
%R 10.6046/gtzyyg.2012.01.07
%X 为提高土地覆被分类精度,采用非参数权重特征提取(nonparametricweightedfeatureextraction,NWFE)结合纹理特征的支持向量机(supportvectormachines,SVM)的分类法,对新疆玛纳斯河流域绿洲区2006年的土地覆被进行分类,并将该方法与主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)结合纹理特征的SVM分类、原始波段结合纹理特征的SVM分类进行对比。结果表明,NWFE结合纹理特征的SVM分类结果优于其他2种分类结果,不仅反映了土地覆被分布的整体情况,而且使不同土地覆被类型得到较好的区分,总体分类精度达89.17%。
%K 非参数权重特征提取(NWFE)
%K 支持向量机(SVM)
%K 土地覆被分类
%U http://www.gtzyyg.com/CN/abstract/abstract1472.shtml