PCA和布谷鸟算法优化SVM的遥感矿化蚀变信息提取

为了进一步提高遥感矿化蚀变信息提取的精度,本文提出了一种基于主成分分析PCA (Principal Component Analysis)和布谷鸟算法优化支持向量机SVM (Support Vector Machine)的遥感矿化蚀变信息提取方法。首先,通过波段比值法增强研究区遥感图像中的矿化蚀变信息,并获得比值图像;然后,对比值图像进行主成分分析,进而提取训练样本;接着,利用SVM对训练样本进行训练,同时采用布谷鸟算法求取SVM的最优核参数及惩罚因子,构造最优SVM模型;最后,运用最优SVM模型完成矿化蚀变信息提取。选择青海省五龙沟地区为研究区,提取羟基及铁染蚀变信息。实验结果表明,与主成分分析法、基于光谱角法和SVM的方法、基于粒子群和SVM的方法及基于波段比值、PCA和粒子群优化SVM的方法等4种方法相比,本文方法获得的遥感矿化蚀变信息和已知矿点的吻合度最高,提取效果最好。