多源遥感影像湿地检测概率潜在语义分析

2017-09-15 10:01:40张倩倩王彦华刘福江
测绘学报 2017年8期
关键词:语义特征检测

许 凯,张倩倩,王彦华,刘福江,秦 昆

1. 中国地质大学(武汉)信息工程学院,湖北 武汉 430074; 2. 武汉大学遥感信息工程学院,湖北 武汉 430079

多源遥感影像湿地检测概率潜在语义分析

许 凯1,张倩倩1,王彦华1,刘福江1,秦 昆2

1. 中国地质大学(武汉)信息工程学院,湖北 武汉 430074; 2. 武汉大学遥感信息工程学院,湖北 武汉 430079

提出了一种基于概率潜在语义分析的多源遥感影像湿地检测方法。首先提取高分辨率影像的光谱、纹理和湿地场景的地物组成成分,并结合由多光谱遥感数据提取的湿地地表温度、土壤含水量,组成湿地场景的特征空间;然后利用概率潜在语义分析将湿地场景表示成多个潜在语义的组合,并用潜在语义的权值向量来描述湿地场景的特征空间;最后利用SVM分类器实现湿地场景的检测。试验表明,概率潜在语义分析能够将湿地的高维特征空间映射到低维的潜在语义空间中,地物组成成分和定量环境特征的加入能更加有效地表征湿地特征空间,提高湿地检测精度。

概率潜在语义分析;湿地检测;语义信息;多源遥感

湿地在调节气候、维持区域生态平衡以及提供野生动植物栖息地等方面具有重要作用。湿地的类型多种多样,通常分为自然和人工两大类。自然湿地包括沼泽地、泥炭地、湖泊、河流、海滩和盐沼等,人工湿地主要有水稻田、水库、池塘等[1-2]。湿地生态系统具有覆盖范围广、难以直接接近等特点,传统的地面实测方法耗时长且效率低,而遥感技术能够宏观、动态地提取地表信息,利用遥感技术进行湿地检测和信息提取受到越来越多国内外学者的关注[3-5]。……

登录APP查看全文

猜你喜欢
语义特征检测
语言与语义
如何表达“特征”
不忠诚的四个特征
当代陕西(2019年10期)2019-06-03 10:12:04
“上”与“下”语义的不对称性及其认知阐释
现代语文(2016年21期)2016-05-25 13:13:44
小波变换在PCB缺陷检测中的应用
认知范畴模糊与语义模糊
线性代数的应用特征
河南科技(2014年23期)2014-02-27 14:19:15
语义分析与汉俄副名组合
外语学刊(2011年1期)2011-01-22 03:38:33