基于SVM的余杭生態(tài)公益林類型的遙感分類研究.pdf

1、生態(tài)公益林是指為人類生存、生活和社會經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展，創(chuàng)造優(yōu)良生態(tài)環(huán)境為目的的森林。對生態(tài)公益林進(jìn)行監(jiān)測管理的實(shí)現(xiàn)是生態(tài)公益林建設(shè)科學(xué)化、規(guī)范化、精確化、現(xiàn)代化管理的基礎(chǔ)工作。本文提出的基于SVM的遙感影像分類方法，結(jié)合空間特征等信息，對IKONOS高空間分辨率影像進(jìn)行分類，實(shí)施對生態(tài)公益林的監(jiān)測。并將此分類方法與傳統(tǒng)分類方法進(jìn)行比較分析。研究結(jié)果表明，基于SVM的遙感分類方法能夠有效解決分類效果破碎、精度不高等問題，而且在學(xué)習(xí)速度、自

2、適應(yīng)能力、可表達(dá)性等方面具有優(yōu)勢。本文旨在探討一種對高分辨率遙感影像的生態(tài)公益林類型的分類方法，為建立林業(yè)信息網(wǎng)絡(luò)和“數(shù)字林業(yè)”的發(fā)展提供理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支持。 支持向量機(jī)(SVM)是在Vapnik的統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新的模式識別方法。它以結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化(SRM)為原則，通過實(shí)現(xiàn)確定的非線性映射將輸入向量映射到一個高維特征空問中，然后在此高維空間中構(gòu)建最優(yōu)分類超平面。SVM在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中表現(xiàn)

3、出許多特有的優(yōu)勢，并能夠推廣到函數(shù)擬合等其他機(jī)器學(xué)習(xí)問題中。目前，將SVM應(yīng)用于模式識別領(lǐng)域，是當(dāng)前SVM的一個研究熱點(diǎn)。 最初SVM是用以解決兩類分類問題，不能直接用于多類分類。因此如何有效地將其推廣到多類分類問題還是一個正在研究的問題。當(dāng)前已經(jīng)有許多算法將SVM推廣到多類分類問題，這些算法統(tǒng)稱為“多類支持向量機(jī)”(Multi-category Support Vector Machime,M-SVM)。 本文最后表明