改进的OIF和SVM结合的高光谱遥感影像分类（论文））

面向对象分类方法是适合于高空间分辨率影像信息提取的技术之一，主要包括最邻近和隶属度函数两种分类方法，具有小样本和高维特征的特点。其中，面向对象隶属度函数的模糊分类更是适合于研究范围较大影像区域。实际应用隶属度函数分类时，一般是针对研究区遥感影像的特点，根据经验知识，人为的分析和尝试极少量的特征，以分类结果好坏决定是否选用该特征。显然这种方式具有一定的主观性和盲目性，缺乏科学性和实用性，选取的特征难以保证分类的精度与速度。本文依托“十二五”计划中“高分数据土地利用要素快速提取技术”课题，针对隶属度分类的特征选择进行了以下研究。