基于SVM的乌伦古湖湿地遥感分类研究

以提取乌伦古湖湿地信息为目的,采用该地区2010年Landsat5/TM影像,使用支持向量机SVM的多项式函数对湿地信息进行分类。使用精度评估法(混淆矩阵)对分类结果进行精度评价并与传统的最大似然法(MLC)、非监督分类(ISODATA)法分类结果进行对比。结果表明,SVM分类法不仅能够很好地提取河流信息并且能够区分湖泊湿地与坑塘湿地,分类总精度达到94.000%,Kappa系数为0.932,明显高于MLC、ISODATA两种方法,同时各类别的用户精度和制图精度都在不同程度上高于传统分类方法。SVM是一种有效的提取湿地的方法 ,非常适用于干旱区湿地信息提取与监测。