基于改进支持向量机算法的退耕地树种信息提取

作     者：吴见 彭道黎 WU Jian;PENG Dao-li

作者机构：北京林业大学林学院省部共建森林培育与保护教育部重点实验室北京100083 

出 版 物：《光谱学与光谱分析》 (Spectroscopy and Spectral Analysis)

年 卷 期：2011年第31卷第4期

页      面：1038-1041页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 08[工学] 09[农学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0903[农学-农业资源与环境] 0816[工学-测绘科学与技术] 081602[工学-摄影测量与遥感] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：北京林业大学研究生科技创新专项计划项目(BLYJ201103) 国家“十一五”科技支撑计划项目(2006BAD23B05)资助 

主　　题：遥感 光谱 支持向量机 树种 

摘      要：树种间的光谱差异分析及分类算法的改进是利用遥感影像提取树种信息的难点,也是提高退耕地树种信息提取精度的关键。文章采用TM影像,通过不同树种光谱信息的差异分析,筛选出区分树种信息的光谱指标,并采用改进的支持向量机算法对退耕还林地不同树种信息进行了提取。结果表明,该研究算法提取的平均精度为81.7%,较传统支持向量机算法提高9.2%。该方法可以实现较为准确的树种信息提取,能够达到对退耕还林工程进行监测的目的,对快速评价工程质量有重要意义。