基于改进支持向量机的盐碱地信息精确提取方法研究
徐存东
张锐
王荣荣
程慧
刘璐瑶
王燕
朱兴林
1.华北水利水电大学,郑州450045;水资源高效利用与保障工程河南省协同创新中心,郑州450045;河南省水工结构安全工程技术研究中心,郑州4500462.华北水利水电大学,郑州,450045
摘要：[目的]探索无人机遥感下可以精确提取盐碱地信息的方法.[方法]以甘肃省景泰川电力提灌灌区一期灌区为研究区,采用Trimble UX5固定机翼无人机采集研究区遥感数据,提出了一种基于AdaBoost算法的改进支持向量机(SVM)分类的新方法,以实现盐碱地信息的精确提取.[结果]与传统SVM分类相比,改进SVM分类精度提升显著,总精度最高达96.55％,Kappa系数为0.957 3.改进前后不同类型盐碱地提取面积与实测面积相比,最大误差为5.4％,平均误差为2.16％.[结论]该文提出的基于改进支持向量机分类方法可有效提高遥感影像的分类精度.
关键词：高空无人机盐碱地AdaBoost支持向量机景电灌区
分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)K903(地理学)
论文发表日期：2018-09-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 62-68 )
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