基于支持向量機的城市變化遙感檢測研究.pdf

1、現如今，經濟發(fā)展迅速，城市作為人類當代生活的主體，其發(fā)展與變化日新月異。鑒于衛(wèi)星遙感技術具有速度快、精度高、范圍廣的優(yōu)點，科學家們越來越迫切地希望可以利用遙感技術對我們城市的發(fā)展變化有一個快速、準確的監(jiān)測與評估，這將極其有利于人類對未來城市的監(jiān)管、規(guī)劃以及決策。本文選擇山西省太原市作為研究區(qū)域，結合遙感技術和地理信息技術對該城市近8年的發(fā)展變化進行了研究。,
　　本文為了能夠同時獲知不同時相遙感影像變化信息的變化范圍及其轉變類型，

2、選用了分類后的變化檢測方法進行重點研究。首先以獲取的Landsat8遙感影像為主要數據源，通過支持向量機（SVM）分類法將太原市區(qū)劃分為五大類地物：植被覆蓋區(qū)、居民建筑區(qū)、裸地、農田以及水體。為了進一步提高分類精度，我們將通過最佳指數因子（OIF）獲取的波段組合b145、歸一化差異植被指數（NDVI）和歸一化差異建筑指數(NDBI)進行疊加作為用于分類的5波段特征組合，并結合經過優(yōu)選的徑向基核函數（RBF）創(chuàng)建了本文的SVM分類器。實驗

3、顯示：對于SVM分類，5波段特征組合的分類效果優(yōu)于Landsat8原始波段。此外，綜合使用非監(jiān)督分類（ISODATA算法）和監(jiān)督分類（最大似然分類法、最小距離法），對本文5波段特征組合圖像進行了五類地物的劃分。并且將需要進行比較的四景分類結果依次導入精度評價模塊，依據定量的評價結果得知，SVM的精度最高，分類準確度高達85％以上，很好地實現了城市地物類型的劃分。保證了分類效果后，將本文創(chuàng)建的SVM分類器分別應用于太原市區(qū)2006年、20