论文摘要
针对传统基于遥感影像的地表覆盖分类方法普遍存在的生产周期长、成本高、自动化程度低等问题,提出了一种完全利用兴趣点(point of interest,POI)数据进行地表覆盖自动化分类的方法。首先应用潜在狄利克雷分布主题计算模型,从POI数据的文本信息中挖掘出与地表覆盖类型相关的主题类型和分布概率;然后基于POI文本的主题分布,运用支持向量机分类算法构建地表覆盖分类模型;最后以遥感影像地表覆盖分类结果为依据,采用随机抽样的方式对所提方法进行验证。结果表明,该方法能够较好地区分人造地表和非人造地表,且整体分类精度超过80%,可作为传统遥感影像分类的辅助手段,满足地表覆盖快速分类的制图需求。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 邢汉发,孟媛,侯东阳,徐海滨,刘金然
关键词: 地表覆盖分类,兴趣点,潜在狄利克雷分布主题模型,支持向量机
来源: 武汉大学学报(信息科学版) 2019年05期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 自然地理学和测绘学
单位: 山东师范大学地理与环境学院,华南师范大学地理科学学院
基金: 国家自然科学基金(41501420,41701443),广州市科技计划(156100021,201803030034)~~
分类号: P237
DOI: 10.13203/j.whugis20170046
页码: 758-764
总页数: 7
文件大小: 1509K
下载量: 342
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标签:地表覆盖分类论文; 兴趣点论文; 潜在狄利克雷分布主题模型论文; 支持向量机论文;