[发明专利]一种基于遥感图像的SVM有监督模型湖冰分类识别方法在审
| 申请号： | 201810568505.6 | 申请日： | 2018-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN108596279A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 陈嘉琪;陆品全;吕吉明;平学伟;王峰;刘海韵 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 梁耀文 |
| 地址： | 211100 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遥感图像的SVM有监督模型湖冰分类识别方法，先从数据库获取年度冬季冰期的遥感图像，并对获取的遥感图像进行几何校正、图像配准和图像融合得到初步遥感图像；构建SVM有监督模型；对步骤(2)中构建得到的神经网络模型进行训练，并对训练后的神经网络模型进行测试判断是否满足精度要求，如果满足则进入步骤(4)，如果不满足则返回重新构建神经网络模型；将得到的最终处理后的遥感图像加入构建好的SVM有监督模型中，并对遥感图像中的湖冰进行分类。本发明得到的分类精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 遥感图像 神经网络模型 构建 分类识别 监督 几何校正 精度要求 图像配准 图像融合 重新构建 分类 数据库 测试 返回 | ||
【主权项】：
1.一种基于遥感图像的SVM有监督模型湖冰分类识别方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)从数据库获取年度冬季冰期的遥感图像，并对获取的遥感图像进行几何校正、图像配准和图像融合得到预处理后的遥感图像；(2)构建SVM有监督模型；(3)对步骤(2)中构建得到的SVM有监督模型进行训练，并对训练后的SVM有监督模型进行测试判断是否满足精度要求，如果满足则进入步骤(4)，如果不满足则返回步骤(2)；(4)将步骤(1)中得到的最终处理后的遥感图像加入构建好的SVM有监督模型中，并对遥感图像中的湖冰进行分类。
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