王静敏
- 作品数：1 被引量：4H指数：1
- 供职机构：南阳师范学院外国语学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 喀斯特地区遥感影像解译新算法——支持向量机算法被引量：4
- 2011年
- 现行的遥感影像解译方法有监督分类和非监督分类。在监督分类中有平行算法,最小距离算法、最大似然算法等,而支持向量机是监督分类中的一种新的算法。本研究选择贵阳市花溪区小碧乡局部地区为研究对象,采用SPOT数据,分别运用最大似然算法和支持向量机算法对研究区遥感影像进行解译。通过建立混淆矩阵,来计算分类精度和Kappa系数。结果表明:支持向量机具有分类精度高,分类图斑完整等优点;但在时间的消耗上,支持向量机算法要比最大似然算法长。对于这两种算法而言,都存在地物光谱特征明显相异的地物易于区别,光谱相似的地物容易造成错分的现象,然而支持向量机分类精度要比最大似然分类精度高一些。支持向量机对样本数量具有敏感性,样本数量过多将导致运算时间过长。因此在实际运用中应根据实际情况,选择适合的算法。
- 朱星磊安裕伦黄祖宏王静敏
- 关键词：喀斯特地区影像解译最大似然算法支持向量机算法
