基于多源卫星影像SVM分类方法的研究

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1、第32卷第4期测绘与空间地理信息VoI．32．No．4GEOMATICS＆SPAHALlNFoRMATloNTECHNOLOGYAug．，200921009年8月基于多源卫星影像SVM分类方法的研究尹大林，蒋宝东，罗召华，刘倩(黑龙江地理信息工程院，黑龙江哈尔滨150086)摘要：简要介绍了卫星影像的预处理过程——纠正和融合，对3种常用融合方法SFIM融合、HIS融合和Brovey融合进行了分析比较，在此基础上对卫星影像的分类方法进行了比较分析，重点研究并详细介绍了多源卫星影像SVM分类方法。关键词：卫星影像纠正；卫星影像融合；卫星影像分类；多源卫星影像SVM分类中图分类号：T

2、P75文献标识码：B文章编号：1672—5867(2009)04—0108—04ResearchontheSVMClassific~ationMethodbasedonMulti·—-sourcesSatelliteImageYINDa—hn，JIANGBao—dong，LUOZhao—hua，LIUQian(HeilongjiangInstituteofGeomaticsEngineering，Harbin150086，China)Abstract：Thispaperintroducedthesatelliteimagepreproeessingcourse—rectific

3、ationandfusion．ItanalyzesandcomparestheSFIM，HIS，andBroveyfusionmethods．Thenitanalyzesthesatelliteimageclassificationmethods．Itemphaticallyresearchesandde。tailedlyintroducestheSVMclassificationmethodbasedonmulti—sourcessatelliteimage．Keywords：satelliteimagerectification；satelliteimagefusion；s

4、atelliteimageclassification；multi—sourcessatelliteimageSVMelassi—fication0引言1卫星影像的预处理卫星影像正朝着三高(高光谱分辨率、高时相分辨1．1卫星影像的纠正率、高空间分辨率)和三多(多平台、多角度、多传感器)的卫星影像在成像过程中，经遥感过程转为遥感信息方向迅猛发展，面对如此海量的信息源，如何将同一地区后，受大气传输效应和遥感器成像特征的影响，地面目标各种卫星影像的有用信息叠放在一起用于地表覆盖分类的空问特征会被部分歪曲而发生变形。这就需要对影像方面的技术已成为研究重点。20世纪7O年代以来的卫中每个

5、像元进行地形变形纠正，使影像符合正射投影的星影像应用实践表明：可见光和红外光大都使各类植被要求即卫星影像正射纠正。卫星影像的正射纠正一般是的成像互相重叠。因此，单用一种多光谱卫星影像进行利用卫星参数(轨道与姿态参数)、DEM(消除地形影响)分析，要解决土地利用、资源监测和军事侦察等众多问题和地面控制点参数(建立纠正模型)给遥感影像定位。经几乎是不可能的。国内外许多学者对卫星影像的分类方正射纠正后的卫星影像方可作为融合和分类的底图。法进行了广泛而深入的研究，在传统的非监督和监督分卫星影像的正射纠正实质是影像配准，即根据影像类基础上提出了用多源卫星影像进行SVM分类的技术即的几何畸

6、变特点，采用一个几何变换将影像归化到统一多源卫星影像SVM分类技术，由此利用SFIM融合、HIS的坐标系中。影像之间的配准一般有两种方式：一是影融合和Brovey融合的特点，将卫星影像的光谱信息和纹像间的匹配，即以多源影像中的一幅影像为参考影像，其理信息结合起来，展开基于多源卫星影像SVM分类方法他影像与之配准，其坐标系是任意的；二是绝对配准，即的研究选择某个地图坐标系，将多源影像变换到这个地图坐标收稿日期：2009—05—12作者简介：尹大林(1972一)，男，黑龙江哈尔滨人，工程师，本科学历，2008年毕业于武汉大学信息_l_=程专业，主要从事测绘IS09001质量管理和生

7、产项目计划管理等工作第4期尹大林等：基于多源卫星影像SVM分类方法的研究109系中以实现坐标系的统一。影像配准通常采用多项式纠行分类的方法称之为监督分类(SupervisedClassification)。正法，直接用一个适当的多项式来模拟两幅影像间的相监督分类是依据所建立的分类模板，在一定的分类决策互变形。配准的过程分两步：一是在多源影像上确定分规则下对影像像元进行聚类判断的过程，即建立分类标布均匀且足够数量的影像同名点。二是通过选择影像同志。一旦建立了一系列可靠的分类标志，就可以进行像名