基于SVM和线性光谱混合模型的城市不透水面丰度提取

作者：项宏亮; 吕成文; 刘晓舟; 祝凤霞

来源：安徽师范大学学报(自然科学版), 2013, (01): 64-68.

DOI：10.14182/j.cnki.1001-2443.2013.01.008

• 不透水面
• 支持向量机
• 线性光谱混合模型
• 遥感 impervious surface
• SVM
• LSMM
• remote sensing

不透水面丰度的提取在城市环境监测和规划研究中具有重要价值.基于2006年7月30日合肥市TM影像数据,运用支持向量机(SVM)监督分类与线性光谱混合模型(LSMM)相结合的方法提取研究区不透水面丰度值,并与单一运用线性光谱混合模型提取结果进行比较.研究结果表明:支持向量机监督分类和线性光谱混合模型相结合的方法RMSE为12.8%,提取精度高于线性光谱混合模型,该方法提高了城市不透水面丰度提取的精度.

• 出版日期2013
• 单位安徽师范大学