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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:

第45卷

期数:

2017年09期

页码:

187-191

栏目:

农业工程与信息技术

出版日期:

2017-05-05

文章信息/Info

Title:

Remote sensing image classification of UAV based on least squares support vector machine

作者:

刘伟¹; 2; 3; 4;  赵庆展¹; 2; 3; 4;  汪传建¹; 2; 3; 4;  陈洪¹; 2; 3; 4;  李沛婷¹; 2; 3; 4

1.石河子大学信息科学与技术学院，新疆石河子 832000； 2.国家遥感中心新疆兵团分部，新疆石河子 832000；
3.新疆生产建设兵团空间信息工程技术研究中心，新疆石河子 832000； 4.新疆生产建设兵团空间信息工程实验室，新疆石河子 832000

Author(s):

Liu Wei; et al

关键词:

最小二乘支持向量机; 粒子群优化; 网格搜索; 交叉验证; 无人机遥感

Keywords:

-

分类号:

TP751；S127

DOI:

-

文献标志码:

A

摘要:

针对SVM容易出现过学习、泛化能力下降的问题，利用LSSVM在求解线性方程组时的自身优势，对高分辨率无人机多光谱影像进行地物分类识别。采用固定翼无人机搭载Micro MCA12 Snap多光谱相机，获取研究区域玛纳斯河畔的多光谱影像，首先利用最佳波段指数法与光谱信息、纹理信息结合得到最佳特征波段组合，从而降低数据维度，进而利用粒子群优化和网格搜索算法分别进行参数寻优并交叉验证方法对影像进行SVM和LSSVM对比试验。结果表明，Micro MCA12 Snap 多光谱传感器所选择的1、6、11波段组合及NDVI、NDWI、Mean特征信息组合，粒子群优化LSSVM分类的总体精度较网格搜索LSSVM高0.092%，Kappa系数高0.006；粒子群优化LSSVM分类的总体精度较粒子群优化SVM分类高2.021%，Kappa系数高0.008。试验方法改善了各种地物特别是裸地与沙石的区分，是对该相机及特征组合进行分类的有效手段。

Abstract:

-

参考文献/References:

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:

收稿日期：2016-11-01
基金项目：国家自然科学基金(编号：41461088、31260291)；新疆生产建设兵团科技计划(编号：2015BA006)。
作者简介：刘伟(1989—)，男，安徽合肥人，硕士，主要从事空间信息技术及应用、无人机遥感的研究。E-mail：lw_info@163.com。
通信作者：汪传建，博士，副教授，主要从事时空数据挖掘、时空数据安全技术及应用的研究。E-mail：wcj_inf@shzu.edu.cn。

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更新日期/Last Update: 2017-05-05