干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 结合光谱与纹理信息的SVM遥感土壤盐渍化信息提取研究

Arid

	结合光谱与纹理信息的SVM遥感土壤盐渍化信息提取研究
其他题名	Study on extracting of soil salinization by remote sensing based on SVM method with spectrum and texture information
	张飞; 塔西甫拉提特依拜; 丁建丽; 田源; 依力亚斯江·努尔麦麦提; 哈学萍
ISSN	1009-2307
出版年	2009
卷号	34 期号:3 页码:118-120,158
中文摘要	本文为了提高地物识别的正确性,克服异物同谱和同物异谱现象,以渭干河-库车河三角洲绿洲为例,利用ETM+数据,探讨了该绿洲盐渍化土地覆盖信息的提取方法.文章提出了基于SVM的光谱和纹理两种信息复合的分类方法,通过此方法对该绿洲进行分类研究,并将分类结果与最小距离法、最大似然法(MLC)和单源数据(光谱)SVM分类结果进行定性和定量比较分析.研究结果表明:该方法能够有效地解决单数据源分类效果破碎、分类精度不高等问题,并对高纬输入向量具有较高的推广能力,因此该方法更适合于遥感图像分类和盐渍化信息提取,是地物遥感信息提取的有效途径.
英文摘要	In this paper, in order to overcome the different thing with same spectrum and the same thing with different spectrum phenomenon, taking the Delta Oasis of Weigan and Kuqa rivers for example, using ETM + data, the method of extracting of soil salinization is discussed. The classification method based on support vector machine (SVM) and combination of spectrum and texture information is proposed. The classification result is compared with minimum distance classification, maximum likelihood classification and single data source (spectrum) SVM classification qualitatively and quantitatively. The research result shows that this method can effectively solve the problem of low accuracy and fracture classification result in single data source classification, it has high spread ability toward higher array input. Therefore, this method is adapted to RS image classification and monitoring of soil salinization, furthermore, provides an efficient way for remote sensing information extraction.
中文关键词	支持向量机(SVM) ; 光谱 ; 盐渍化 ; 灰度共生矩阵 ; 纹理信息
英文关键词	support vector machines (SVM) spectral soil salinization gray co-occurrence matrix texture information
语种	中文
国家	中国
收录类别	CSCD
WOS类目	OCEANOGRAPHY
WOS研究方向	Oceanography
CSCD记录号	CSCD:3749793
来源机构	新疆大学
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/223344
作者单位	新疆大学资源与环境科学学院, 乌鲁木齐, 新疆 830046, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	张飞,塔西甫拉提特依拜,丁建丽,等. 结合光谱与纹理信息的SVM遥感土壤盐渍化信息提取研究[J]. 新疆大学,2009,34(3):118-120,158.
APA	张飞,塔西甫拉提特依拜,丁建丽,田源,依力亚斯江·努尔麦麦提,&哈学萍.(2009).结合光谱与纹理信息的SVM遥感土壤盐渍化信息提取研究.,34(3),118-120,158.
MLA	张飞,et al."结合光谱与纹理信息的SVM遥感土壤盐渍化信息提取研究".34.3(2009):118-120,158.