地理本體驅(qū)動的多源遙感影像SVM分類及變化檢測研究

地理本體驅(qū)動的多源遙感影像SVM分類及變化檢測研究地理本體驅(qū)動的多源遙感影像SVM分類及變化檢測研究

摘要：隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，遙感影像的應用范圍日益擴大。本研究旨在通過地理本體的驅(qū)動，利用多源遙感影像進行SVM分類及變化檢測研究。首先，基于地理本體構(gòu)建了遙感影像的知識表示模型，并提出了一種融合多源數(shù)據(jù)的SVM分類方法。其次，通過對多源遙感影像中的光譜、紋理和形狀特征進行提取與融合，并利用地理本體中的領(lǐng)域知識對特征進行優(yōu)化。最后，利用已知類別的樣本數(shù)據(jù)對SVM分類器進行訓練，并利用該分類器對未知遙感影像進行分類，并檢測遙感影像的變化。

關(guān)鍵詞：地理本體；多源遙感影像；SVM分類；變化檢測

1.引言

遙感影像是以電磁波作為信息載體，通過非接觸式的方法獲取地球表面物體的信息，具有廣闊的應用前景。然而，遙感影像中包含了大量的數(shù)據(jù)，如何從中提取有效的信息成為遙感研究的重點之一。SVM（支持向量機）是一種基于統(tǒng)計學習理論的二類分類模型，具有良好的分類性能和泛化能力。因此，利用SVM進行遙感影像分類已經(jīng)成為研究熱點。

2.地理本體驅(qū)動的遙感影像知識表示模型

地理本體是描述地理空間信息的語義知識庫，可以對遙感影像中的地球表面物體進行語義描述和知識表示。本研究基于地理本體構(gòu)建了遙感影像的知識表示模型，將遙感影像中的像元與地理本體中的概念進行對應。這樣，我們就可以通過地理本體對遙感影像進行語義理解和知識推理。

3.多源遙感影像的SVM分類方法

在傳統(tǒng)的SVM分類方法中，只利用了遙感影像的光譜特征。然而，遙感影像中還包含著豐富的紋理和形狀特征。因此，我們通過提取和融合多源遙感影像中的光譜、紋理和形狀特征，構(gòu)建了一個綜合特征向量。同時，為了進一步提高分類性能，我們利用地理本體中的領(lǐng)域知識對特征進行優(yōu)化。具體地，利用地理本體中的屬性關(guān)系和上下位關(guān)系，為特征向量的不同維度賦予不同的權(quán)重。

4.多源遙感影像SVM分類及變化檢測實驗

為了驗證本方法的有效性，我們選擇了一幅包含不同地物的多源遙感影像進行實驗。首先，我們利用地理本體構(gòu)建了遙感影像的知識表示模型，并提取了光譜、紋理和形狀特征。然后，利用已知類別的樣本數(shù)據(jù)對SVM分類器進行訓練，并利用該分類器對未知遙感影像進行分類。最后，我們進行了遙感影像的變化檢測實驗，通過比較兩個時間段的遙感影像，對地球表面發(fā)生的變化進行監(jiān)測。

5.實驗結(jié)果與分析

實驗結(jié)果表明，本方法能夠有效地對多源遙感影像進行分類和變化檢測。相比于傳統(tǒng)的SVM分類方法，利用地理本體可以對特征進行優(yōu)化，提高了分類的準確性和穩(wěn)定性。同時，利用多源遙感影像的綜合特征向量，可以更好地表達遙感影像的語義信息，提高了分類的效果。此外，通過對地理本體中的領(lǐng)域知識進行引入，還可以提高分類模型的可解釋性。

6.結(jié)論與展望

本研究通過地理本體的驅(qū)動，提出了一種利用多源遙感影像進行SVM分類及變化檢測的方法。實驗結(jié)果表明，該方法在遙感影像分類和變化檢測方面具有較好的性能。然而，本研究還存在一些局限性，需要進一步改進和完善。未來的研究可以考慮引入更多的地理信息，利用深度學習的方法來提取和融合遙感影像的特征，進一步提高分類和變化檢測的精度和效率綜合以上實驗結(jié)果與分析，本研究提出的基于地理本體的多源遙感影像分類與變化檢測方法在遙感影像分析方面取得了較好的效果。通過利用地理本體構(gòu)建遙感影像的知識表示模型，并提取光譜、紋理和形狀特征，我們能夠更準確地對遙感影像進行分類。同時，通過引入多源遙感影像的綜合特征向量和領(lǐng)域知識，我們提高了分類效果和模型的可解釋性。然而，本