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ICA结合纹理特征的SVM盐渍化信息提取研究

作者：张 飞,塔西甫拉提·特依拜,丁建丽,买买提·沙吾提,田 源   出版商：计算机工程与应用   出版日期：2010 年 9 月
摘  要：以渭干河-库车河三角洲绿洲为例，利用ETM+数据，探讨了该绿洲盐渍化土地覆盖信息的提取方法。提出了基于ICA 与纹理特征的SVM 复合的分类方法（简称ICA-T-SVM 法），通过此方法对该绿洲进行分类研究，并将分类结果与基于ICA 的SVM法（简称ICA-SVM）、单源数据（光谱）SVM法、最大似然法（MLC）、神经网络法（Neural Network）分类结果进行定性和定量比较分析。研究结果表明：该方法能够有效地解决单数据源分类效果破碎、分类精度不高等问题，并对高纬输入向量具有较高的推广能力。总精度达到93.4183%，比基于ICA 的SVM 法提高了3.4123%，比单源信息的SVM 分类法提高了3.4237%，比最大似然法提高了4.9796%，比神经网络法提高了7.7144%，取得了良好的效果。与传统的分类方法的比较表明，文中所提出的分类方法具有明显的优越性和良好的前景，因此该方法更适合于遥感图像分类和盐渍化信息提取，是地物遥感信息提取的有效途径。
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