基于SVM的湖泊咸度等级遥感信息提取方法--以内蒙古巴丹吉林沙漠为例

Remote Sensing for Land & Resources(2016)

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摘要
以Landsat8 OLI图像为信息源,在完成几何纠正、配准及镶嵌等图像预处理的基础上,对内蒙古巴丹吉林沙漠湖泊进行光谱信息提取;结合实地采集的湖泊咸度等级样本,分析湖泊咸度光谱特征及其遥感信息特征,提出了基于支持向量机( support vector machine,SVM)的咸度等级分类方法和咸度区划分方案,实现了对巴丹吉林沙漠湖泊咸度等级遥感信息的提取。研究结果表明,该方法能有效地解决湖泊咸度样本数量较少、样本间光谱信息差异较小、采用常规分类方法难以取得较好效果情况下的湖泊咸度信息提取问题,有一定的推广应用价值。
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关键词
lake salinity levels,information extraction,support vector machine( SVM),spectral analysis,Badain Ja-ran
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