张伐伐
- 作品数：5 被引量：55H指数：4
- 供职机构：西北农林科技大学林学院更多>>
- 发文基金：引进国际先进农业科技计划中央高校基本科研业务费专项资金中国科学院知识创新工程重要方向项目更多>>
- 相关领域：经济管理自动化与计算机技术农业科学天文地球更多>>
- SVM多窗口纹理土地利用信息提取技术被引量：27
- 2012年
- 针对单一窗口纹理分类时地物破碎,分类精度不高等问题,提出了一种基于支持向量机多窗口纹理的遥感图像分类方法。该方法在对SPOT5遥感影像进行纹理特征提取的基础上,构建了结合多窗口纹理的SVM模型。以陕西省佛坪县长角坝乡为试验区,利用此模型对该区域的土地利用类型进行分类研究,并将分类结果与单一窗口纹理SVM分类和单元数据(光谱)SVM分类结果进行了比较分析。结果表明:多窗口纹理参与的土地利用分类总精度达到85.33%,比单一窗口纹理分类提高了13.11%,而与单元数据SVM分类相比提高了近24.10%,取得了较好的分类效果,有效地解决了单一窗口纹理分类时地物破碎、分类精度不高等问题。
- 张伐伐李卫忠卢柳叶张青峰康乐
- 关键词：支持向量机纹理特征土地利用
- SPOT5遥感影像土地利用信息提取方法研究
- 本文选择SPOT5卫星影像为作为数据源,以陕西省佛坪县长角坝乡作为试验区,在遥感分析软件ENVI 4.7和地理信息系统软件ArcGIS 9.2的支持下,通过提取不同尺度的纹理特征,分别与多光谱波段组合进行SVM分类,并根...
- 张伐伐
- 关键词：纹理特征支持向量机面向对象多尺度分割
- 文献传递
- 基于TM影像的半干旱区土地利用信息提取——以山西省定襄县为例被引量：8
- 2012年
- 为了更准确提取半干旱区的土地利用信息,以山西省定襄县为研究区,利用Landsat TM影像,在主成分分析(PCA)的基础上,结合归一化植被指数(NDVI)和纹理信息,构建支持向量机(SVM)分类模型,提取研究区的土地利用信息。结果表明:与最大似然法和单纯依靠纹理特征SVM分类方法相比较,基于NDVI和纹理特征的SVM分类法的分类精度有了显著提高,分类总精度达到了84.50%,Kappa系数为0.8113。研究表明,该方法对半干旱区的土地利用信息提取较为理想。
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- 关键词：SVMNDVI纹理特征
- SPOT5遥感影像土地利用信息提取方法研究被引量：12
- 2011年
- 【目的】探讨高分辨率遥感影像土地利用信息提取方法的优劣,为研究土地利用/覆盖动态变化提供参考。【方法】以结合纹理特征的支持向量机(Support vector machine,SVM)分类和多尺度分割的面向对象分类为主要技术,对陕西佛坪长角坝乡遥感影像的土地利用信息进行提取,并将分类结果与基于传统像元的最大似然法分类结果进行比较分析。【结果】面向对象分类法的总精度达到90.67%,较结合纹理特征的SVM法提高了8.34%,而与最大似然分类法相比提高了近20.32%,克服了其他分类方法存在的同谱异物现象及分类结果中地物破碎等缺点,取得了较好的分类结果。【结论】利用面向对象分类法不仅达到了提取土地利用信息的目的,而且精度高、速度快。
- 张伐伐李卫忠卢柳叶康乐
- 关键词：遥感影像支持向量机纹理特征多尺度分割
- 基于RS/GIS的乡级土地利用/覆盖变化及驱动力研究被引量：10
- 2010年
- 【目的】分析陕西省佛坪县长角坝乡2000-2005年土地利用变化的特征及其驱动力,为该乡土地的合理利用提供决策依据。【方法】对陕西省佛坪县长角坝乡2000年和2005年的遥感影像进行解译分类,利用单一土地利用类型动态度、土地变化强度、土地利用程度综合指数和土地利用程度变化模型,分析长角坝乡的土地利用变化特征及其驱动力。【结果】长角坝乡未成林地的土地利用动态度变化幅度最大,每年以12.290%的速率迅速增长;有林地的土地变化强度最大,年增加0.9800%;2000年和2005年的土地利用程度综合指数分别为202.387和203.891;2000-2005年的土地利用程度变化值大于0。【结论】长角坝乡是一个以林业为主的乡镇,土地利用程度较低,处于发展时期;影响该乡土地利用变化的驱动力因子主要是政策因素和经济因素。
- 刘晓李卫忠张伐伐何婧娜
- 关键词：土地利用地理信息系统遥感
