基于偏二叉树双支持向量机的遥感图像分类研究与应用

摘要

遥感技术是上世纪六十年代以来发展起来的一门新兴学科，它与其他诸多科学技术都有相当紧密的关系，也是一种最为有效的研究地球表面资源环境的技术方法。而利用遥感图像进行对各种地表物体类别的识别与判定是将遥感技术应用到各领域的一个关键环节。　　遥感图像分类的主要任务是借助远离地面工作平台上的数据传感器所获取的地表物体电磁波辐射信息的特征为判断依据，识别和推断地球表面物体的归属类别信息以及分布情况。　　本文根据在校期间参与的“国家电网输电线路灾害预警平台”项目中火灾预测模型所提出对安徽省全境地面物体覆盖情况的需求，对遥感图像的分类方法进行研究，并开发实现出一套完整的遥感图像分类系统。本文具体工作内容和研究成果如下：　　（一）研究对比了一些传统的遥感图像分类方法，包括基于最大似然法的遥感图像分类、基于ISODATA的遥感图像分类。了解了遥感图像分类流程以及该流程中传统遥感图像分类方法存在的难点与不足，可以帮助我们更好地实现系统的开发与选择分类算法。　　（二）针对“国家电网输电线路灾害预警平台”项目中面临的遥感图像分类问题，重点研究了双支持向量机与二叉树支持向量机，提出使用将二者结合的基于偏二叉树双支持向量机分类方法解决遥感图像分类问题。　　（三）完成本文研究的初衷，开发并实现了一套遥感图像分类系统。此系统的分类结果满足“国家电网输电线路灾害预警平台”项目中火灾预测模型对地物信息分类的需求。

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