编号 zgly0001329836

文献类型 期刊论文

文献题名 基于支持向量机分类的遥感土壤盐渍化信息监测

作者 依力亚斯江·努尔麦麦提  丁建丽  塔西甫拉提·特依拜  吐尔逊·艾山 

作者单位 新疆大学资源与环境科学学院  新疆大学绿洲生态教育部重点实验室  新疆大学理论经济学博士后流动站 

母体文献 水土保持研究 

年卷期 2007年04期

年份 2007 

分类号 S156  TP79 

关键词 支持向量机(SVM)  遥感图像  盐渍化 

文摘内容 遥感技术在大尺度土壤盐渍化检测方面有着宏观性、实时性、动态性等优势和广阔的应用前景,但是传统的遥感图像分类方法精度不高、分类效率较低和不确定性。提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法,介绍了SVM算法的基本原理,通过支持向量机分类法与传统分类方法(最大似然法和最小距离法)在盐渍化信息提取结果上进行对比,表明基于SVM的遥感图像分类方法能够较好的检测土壤的盐渍化信息,分类总精度达到95.66%,比最大似然法和最小距离法分类精度(分别为91.54%和85.42%)更高,因此更适合于遥感图像分类和盐渍化信息检测。