SVM核函数对南汇潮滩湿地高分二号卫星数据分类精度的影响分析
王文柳1
韩震2
李静1
郭雨桐1
崔艳荣1
1.上海海洋大学海洋科学学院,上海2013062.上海海洋大学海洋科学学院,上海201306;上海市海洋局河口海洋测绘工程技术研究中心,上海201306
摘要：针对支持向量机在高分二号卫星遥感图像分类中的核函数选择问题,以长江口南汇典型潮滩湿地为研究区,进行了支持向量机不同核函数分类结果的对比分析.首先,根据实地测量以及无人机航拍影像标记六类地物共计1800个优质样本点,然后将标记样本点的像元值投影到三维空间中,分析了支持向量机分类过程中最优分类超平面的构建以及误差来源,最终从标记样本点中选取训练样本和测试样本,进行了支持向量机不同核函数的分类训练,得到分类结果和分类精度.研究结果表明,在训练样本数量相同的情况下,线性核函数支持向量机的分类结果好于RBF核函数和Sigmoid核函数的分类结果.三种核函数的分类精度都随着训练样本数量的增加逐渐增高并趋于稳定,RBF核函数和Sigmoid核函数支持向量机分类精度变化趋于对数分布.
关键词：支持向量机核函数分类高分二号卫星最优分类超平面训练样本
分类号：TP75(遥感技术)
资助基金：国土资源部公益性行业科研专项(201211009)
论文发表日期：2020-04-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 78-89 )
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