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基于支持向量机的扎龙湿地遥感分类研究
引用本文:张策,臧淑英,金竺,张玉红. 基于支持向量机的扎龙湿地遥感分类研究[J]. 湿地科学, 2011, 9(3): 263-269
作者姓名:张策  臧淑英  金竺  张玉红
作者单位:哈尔滨师范大学地理科学学院,黑龙江 哈尔滨,150025
基金项目:国家自然科学基金重点项目(41030743)资助
摘    要:湿地遥感分类是实现湿地动态监测、管理与利用的重要手段之一.由于湿地具有独特的生态环境,获取实测样本点相对困难,因此,研究小样本、高精度的湿地遥感分类方法十分必要.以扎龙国家级自然保护区为研究区,采用支持向量机方法进行了研究区湿地遥感分类研究,初步剖析了样本数量与特征维度对分类结果的影响,并同传统的最大似然分类方法进行了...

关 键 词:扎龙国家级自然保护区  支持向量机  湿地遥感分类  样本数量  特征维度

Remote Sensing Classification for Zhalong Wetlands Based on Support Vector Machine
ZHANG Ce,ZANG Shu-Ying,JIN Zhu,ZHANG Yu-Hong. Remote Sensing Classification for Zhalong Wetlands Based on Support Vector Machine[J]. Wetland Science, 2011, 9(3): 263-269
Authors:ZHANG Ce  ZANG Shu-Ying  JIN Zhu  ZHANG Yu-Hong
Affiliation:ZHANG Ce,ZANG Shu-Ying,JIN Zhu,ZHANG Yu-Hong(College of Geographical Sciences,Harbin Normal University,Harbin 150025,Heilongjiang,P.R.China)
Abstract:Wetlands are integral parts of the global ecosystem as they can prevent or reduce the severity of floods,feed ground water,and provide unique habitats for flora and fauna.Wetland remote sensing classification is one of the most important means to realize wetland dynamic monitoring,management and utilization.But spectral uncertainty or vagueness caused by spectral confusion between-class and spectral variation within-class remains a challenge to the wetland remote sensing classification.Exploring small sampl...
Keywords:Zhalong National Nature Reserve  support vector machine  remote sensing classification  sample size  feature dimensionality  
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