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题名利用混合像元分解结合SVM提取城市绿地
被引量:7
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作者
王修信
吴昊
卢小春
吴学军
罗兰娥
朱启疆
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机构
广西师范大学计算机科学与信息工程学院
北京师范大学地理学院遥感科学国家重点实验室环境遥感与数字城市北京市重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第33期216-217,226,共3页
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基金
国家自然科学基金No.40571109
北京市自然科学基金No.4051003
广西师范大学博士科研启动基金~~
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文摘
从遥感图像提取城市绿地是准确获取城市绿地空间分布的基础。然而由于混合像元的存在,导致城市遥感分类精度不高。因此,利用混合像元分解结合SVM(支持向量机)法提取北京市TM图像城市绿地,并与决策树法比较,研究提高遥感提取城市绿地精度的方法。结果表明,该方法较适合复杂高维空间,对样本选取的准确性没有那么苛刻,可有效地处理城市遥感图像存在的混合像元问题,可较准确地提取城市绿地信息,其精度在92%以上,优于决策树法。
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关键词
遥感图像
城市绿地提取
混合像元分解
支持向量机(SVM)法
决策树法
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Keywords
remote sensing image
extracting urban green space
mixed pixel decomposing
Support Vector Machine(SVM)
decision tree
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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