基于SVM的不良地質(zhì)體遙感信息提取方法應(yīng)用研究.pdf

1、自實(shí)施西部大開發(fā)重大戰(zhàn)略以來(lái)，在西部鹽漬土和沙漠地區(qū)修建的高速公路逐漸增多，尤其在地理和自然條件非常嚴(yán)峻的新疆地區(qū)，大部分土壤屬于不良地質(zhì)，這些特殊的土質(zhì)一旦發(fā)生變化，就會(huì)產(chǎn)生不同程度的公路病害，因此，對(duì)于凍土和鹽漬士等不良地質(zhì)的研究，有利于掌握特殊土的特性，對(duì)于在特殊區(qū)域公路建設(shè)和維護(hù)有重要的指導(dǎo)意義。本文以新疆尉犁縣羅布人村寨位于新疆國(guó)道G314線(烏魯木齊-喀什-紅其拉甫)作為研究區(qū)域，以美國(guó)QuickBird傳感器拍攝的遙感影像

2、作為數(shù)據(jù)，采集區(qū)域面積為50平方公暈，數(shù)據(jù)的采集時(shí)間是2012年10月4號(hào)，本文采用的是最佳波段選擇對(duì)采集到的高分辨率遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
　　在本文中對(duì)于遙感影像的識(shí)別與分類，采用SVM分類算法結(jié)合地物的光譜特征函數(shù)的方法。首先預(yù)處理分辨率為2984*2972的QuickBird影像，提取地物的光譜特征，運(yùn)用到最佳波段的選擇方法，然后融合全色影像和多光譜影像。在遙感圖像分類識(shí)別對(duì)比試驗(yàn)中，為保證數(shù)據(jù)格式能被LibSVW工具箱識(shí)別

3、，需要轉(zhuǎn)換光譜特征向量的數(shù)據(jù)格式，然后對(duì)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后，選擇訓(xùn)練樣本對(duì)SVW分類器進(jìn)行訓(xùn)練。對(duì)比試驗(yàn)以新疆尉犁縣羅布人村寨區(qū)域的沙漠、鹽漬土、戈壁和湖泊等典型的不良地質(zhì)現(xiàn)象為研究對(duì)象，分別采用了K-均值分類方法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVW方法識(shí)別研究區(qū)的不良地質(zhì)。其中沙漠樣本選取了7塊區(qū)域，鹽漬土樣本8塊區(qū)域，湖泊樣本5塊區(qū)域，戈壁樣本6塊區(qū)域來(lái)對(duì)融合后的遙感影像進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)與對(duì)比分析表明，采用K-均值分類的結(jié)果是點(diǎn)狀分布的，而