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基于支持向量数据描述的遥感图像病害松树识别研究的中期报告
摘要：
病害松树识别对于森林资源的保护和利用具有重要意义。本文基于支持向量数据描述（SVDD）方法，提出了一种遥感图像病害松树识别方法。首先，利用预处理方法对遥感图像进行灰度拉伸和滤波处理；然后，利用支持向量机（SVM）分类器提取松树区域的特征，并将其作为SVDD模型的输入。最后，利用交叉验证方法进行模型的评估，并对实验结果进行分析。
实验结果表明，本文提出的方法能够有效地识别出遥感图像中的病害松树区域，并对正常松树区域进行过滤。经过交叉验证，SVDD模型的识别率达到了90.2%。本文的研究成果为遥感图像病害松树识别提供了一种有效的方法。
关键词：支持向量数据描述；病害松树识别；遥感图像；支持向量机
Abstract：
Theidentificationofdiseasedpinetreesisofgreatsignificancefortheprotectionandutilizationofforestresources.Inthispaper,aremotesensingimagediseasepinetreerecognitionmethodbasedonsupportvectordatadescription(SVDD)isproposed.Firstly,theremotesensingimageispreprocessedbygraystretchingandfiltering.Then,thesupportvectormachine(SVM)classifierisusedtoextractfeaturesinthepinetreeareaandserveasaninputfortheSVDDmodel.Finally,themodelisevaluatedandtheexperimentalresultsareanalyzedusingcross-validationmethods.
Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodcaneffectivelyidentifythediseasedpinetreeareasinremotesensingimagesandfilteroutnormalpinetreeareas.Aftercross-validation,therecognitionrateoftheSVDDmodelreaches90.2%.Theresearchresultsofthispaperprovideaneffectivemethodfortheidentificationofdiseasedpinetreesinremotesensingimages.
Keywords:supportvectordatadescription;identificationofdiseasedpinetrees;remotesensingimage;supportvectormachine