基于样本自动选择与SVM结合的海岸线遥感自动提取

基于样本自动选择与SVM结合的海岸线遥感自动提取
朱长明;张新;骆剑承;李万庆;杨纪伟
【期刊名称】《国土资源遥感》
【年(卷),期】2013(025)002
【摘要】利用卫星遥感手段自动、快速、准确地测定海岸线动态信息是遥感应用的一个重要领域,对海域管理规划具有重要意义.由于近岸水体光谱特征受区域环境影响较大,在水陆分离过程中,利用传统的归一化差值水体指数(normalized difference water index,NDWI)阈值分割法时,一部分近岸水体易被错分为陆地,严重影响了岸线提取精度.为此,在NDWI模型的基础上,提出了基于样本自动选择与支持向量机(support vector machine,SVM)的海岸线遥感自动提取算法.首先进行NDWI计算与全局阈值分割,实现水体信息的初步提取;再通过NDWI信息控制初始样本的自动选择;然后利用SVM分类器对水体再次分类,实现海陆分离;最后填充小的陆地水体单元,实现岸线自动跟踪.实验结果表明,该方法能有效增强对近岸水体的识别能力,提高海岸线遥感提取的精度和自动化程度.
【总页数】6页(P69-74)
【作者】朱长明;张新;骆剑承;李万庆;杨纪伟
【作者单位】江苏师范大学城市与环境学院,徐州 221116;中国科学院遥感应用研究所,北京 100101;中国科学院遥感应用研究所,北京 100101;中国科学院遥感应用研究所,北京 100101;河北工程大学,邯郸056038;河北工程大学,邯郸056038【正文语种】中文
【中图分类】TP751.1
【相关文献】
1.基于SVM的遥感图像半自动提取方法研究 [J], 周君;李楠;方涛
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