基于支持向量机的扎龙湿地遥感分类研究

湿地遥感分类是实现湿地动态监测、管理与利用的重要手段之一。由于湿地具有独特的生态环境,获取实测样本点相对困难,因此,研究小样本、高精度的湿地遥感分类方法十分必要。以扎龙国家级自然保护区为研究区,采用支持向量机方法进行了研究区湿地遥感分类研究,初步剖析了样本数量与特征维度对分类结果的影响,并同传统的最大似然分类方法进行了比较。研究结果显示,支持向量机分类结果一般优于最大似然分类结果,尤其在小样本、高维度下,支持向量机方法具有较大优势。当每类样本数为100时,支持向量机高维分类结果总精度最高,达到88.125%,分类获得的扎龙保护区湿地总面积为90307.17hm2,其中水体面积为8301.15hm2,积水沼泽面积为33063.57hm2,无积水沼泽面积为48942.45hm2。研究结果表明,支持向量机方法是湿地遥感分类的有效手段。