基于支持向量机的高光谱遥感影像分类

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类

随着科技的发展，高光谱遥感影像在地理信息系统（GIS）中的应用越来越广泛。高光谱遥感影像具有多谱段、高光谱分辨率和丰富光谱信息的特点，可以提供丰富的地物信息，因此在土地利用、环境监测、农业生产等领域具有重要的应用价值。而高光谱遥感影像分

类是高光谱遥感影像处理中的关键技术之一，它能够将遥感影像中的像素点按照其所属的

类别进行分类，从而实现对地物的精确识别和定量分析。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种有效的高光谱遥感影像分类方法。SVM是一种监督学习方法，通过在特征空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的样本

点分开。在高光谱遥感影像分类中，SVM可以将像素点按照其光谱特征划分到不同的类别中。SVM通过构建一个最优分隔超平面，使得距离超平面最近的样本点到超平面的距离最

大化。这样可以使得分类器具有较好的鲁棒性和泛化能力。

高光谱遥感影像分类的过程主要分为三个步骤：特征提取、训练分类器和分类结果验证。

特征提取是高光谱遥感影像分类的第一步，主要是从影像中提取出用于分类的有效特征。常用的特征提取方法包括光谱特征提取和纹理特征提取。光谱特征提取是将影像中的

每个像素点的光谱特征表示为一个向量，通常是通过光谱曲线上的波段反射率值来表示。

纹理特征提取是通过分析影像中像素点的纹理信息，如纹理熵、对比度、方向性等，来描

述地物的纹理特征。

训练分类器是高光谱遥感影像分类的第二步，主要是利用已标记的样本数据集对分类

器进行训练。样本数据集包括已标记的像素点和它们所属的类别。在训练过程中，SVM通

过寻找一个最优的超平面来实现样本点的分类。最常用的SVM分类器是线性SVM和非线性SVM。线性SVM是通过一个线性方程来实现样本的分类，适用于线性可分的情况。非线性SVM是通过引入核函数来实现样本的分类，适用于非线性可分的情况。

分类结果验证是高光谱遥感影像分类的第三步，主要是评估分类器的性能和准确性。

常用的评估指标包括分类精度、混淆矩阵和Kappa系数。分类精度是判断分类器分类结果

的准确度的指标，可以通过计算分类器判错样本的比例来评估。混淆矩阵是一个表格，用

来表示分类器对样本进行分类的结果与实际类别之间的差异。Kappa系数是评估分类结果

与随机分类结果之间的一致性的指标，可以排除样本不均衡带来的影响。

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类是一种有效的分类方法，可以通过光谱特征的

提取和样本数据的训练，实现对高光谱遥感影像中地物的准确识别和分类。在实际应用中，还需要考虑数据预处理、特征选择和优化模型参数等问题，以提高分类器的性能和可靠

性。