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基于SVM的余杭生态公益林类型的遥感分类研究的中期报告
1.研究背景
随着经济的快速发展和城市的不断扩张，生态环境遭受了越来越大的破坏，森林植被面积逐年减少，造成了地表土壤侵蚀、气候异常等一系列问题。为了保护生态环境，目前各地都在开展生态公益林的建设，余杭区也在积极开展生态公益林建设工作。生态公益林中国提高森林覆盖率、改善大气、水质、减轻治理自然灾害等方面作用。
遥感技术作为一种高效、低成本、全覆盖的环境监测手段，在生态系统调查与保护、资源利用与管理、灾害评估与预测等方面广泛应用。本研究采用遥感图像分类技术，基于SVM建立公益林的分类模型，实现余杭地区生态公益林类型的自动分类与监测。
2.研究进展
已经完成的工作：
a.数据准备：获得了余杭地区2018年6月高分辨率遥感影像。
b.影像预处理：对遥感影像进行了辐射校正、大气校正、影像融合等预处理，并进行了均衡化处理，使影像质量更加清晰。
c.样本提取：根据现场调查资料，结合遥感图像上的特征，从遥感影像中提取出各公益林类型的典型像元。
d.样本分类：对提取出的样本像元进行分类标注，划分为林地、农田、水域、建筑和道路等类型。
e.特征提取：对样本进行PCA降维处理，得到样本的特征向量。
f.模型训练：基于SVM算法，利用提取到的样本特征训练了公益林分类模型。
3.下一步计划
a.收集相关数据：继续收集余杭地区生态公益林建设的相关数据，为后续分类提供更加充分的信息。
b.完善模型：对SVM分类模型进行进一步优化，提高分类准确性和稳定性。
c.验证和精度评估：通过实地验证和对比分析，对分类结果进行验证和验证，计算精度并进行评估。
d.应用展示：将分类结果在地图上进行展示，为公众了解公益林建设、地方政府决策提供参考。
本研究将为余杭生态公益林类型的遥感分类提供技术支持和决策参考，对保护生态环境、提高森林覆盖率具有重要意义。