本研究构建适于ZY-3卫星影像的土地利用信息提取技术——面向对象的SVM分类方法.首先进行ZY-3高分影像分割,将具有同质性信息的象元合并成图像对象,然后提取对象的光谱、纹理及空间属性信息,以这些多元信息作为输入,基于支持向量机进行分类器训练和土地利用分类.通过与其他方法的对比,发现此方法的总体分类精度和Kappa系数高于其他方法.此方法利用不同维度信息,克服了传统逐象元分类方法对空间信息利用不足的缺点,更全面地反映不同地物之间的异质性.本研究有助于提升中国高分影像的利用效率,并为土地利用现状调查提供技术支持.
ZY-3卫星 高分辨率遥感影像 空间属性 SVM 土地利用