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基于纹理和支持向量机的GF-1图像土地覆被分类研究
摘要
针对现代城市中土地利用与覆被变化的问题，本研究提出一种基于纹理和支持向量机（SVM）的土地覆盖分类方法。该方法利用美国地质调查局（USGS）提供的LandSat8遥感影像，结合模式识别理论和纹理分析技术，使用ArcGIS软件进行图像处理和分析，得出准确的城市土地覆盖分类结果。实验结果表明，本方法具有较高的分类精度和效率，可为城市规划和土地管理提供实用参考。
关键词：GF-1，土地覆被分类，纹理，支持向量机
引言
随着城市化进程的加快，城市土地利用和覆被变化成为研究的热点。土地覆被是地球表面自然条件所决定的土地地表的类型。而土地利用则是人类基于对土地资源的利用需求，通过开发、改造等方式对土地进行的人为活动。因此，了解土地覆被和利用的变化情况对城市规划、土地利用管理以及环境保护都具有重要意义。
遥感技术因其广阔的视野、长期的时间监测能力以及高分辨率的图像分析能力，成为土地利用和覆被变化研究的有力工具。基于遥感数据的土地利用分类方法主要包括基于光谱信息的方法、基于纹理分析的方法、基于对象的方法、混合方法等。其中，基于纹理分析和支持向量机（SVM）的土地利用分类方法因其在处理高分辨率图像上的优势而备受关注。
本研究以中国遥感卫星GF-1获取的影像为数据源，利用模式识别和纹理分析等方法，结合SVM分类器，进行城市土地覆盖分类，并对分类结果进行分析和评价。
GF-1影像预处理
GF-1卫星是中国自主设计、研制和发射的一种高分辨率（2.5米）多光谱卫星，2013年4月成功发射。GF-1影像是单一通道的多光谱影像数据，灰度级为8位，共5个波段：蓝色（0.45-0.52μm）、绿色（0.52-0.59μm）、红色（0.63-0.69μm）、近红外（0.77-0.89μm）和中红外（1.58-1.75μm）。
本研究采用了美国地质调查局（USGS）提供的LandSat8遥感影像作为地物覆盖分类的标准数据集，以比较GF-1影像分类的准确性和效率。首先，将GF-1影像进行几何校正和辐射校正处理，得到表观反射率影像。然后，对影像进行空间重采样和边界裁剪，并对裁剪后的影像进行云去除处理，以减小云影响和提高影像质量。
土地覆被分类方法
基于纹理分析和SVM分类器的土地利用分类方法主要包括以下步骤：
1.纹理特征提取：采用灰度共生矩阵（GLCM）算法和方向性梯度直方图（HOG）算法对影像进行纹理特征提取，以获得纹理特征图和梯度特征图。
2.划分训练集和测试集：将影像随机划分为训练集和测试集，其中70%用于训练SVM分类器，30%用于验证分类器的准确性。
3.SVM分类器训练：利用训练数据，通过SVM分类器进行训练，并得到优化的分类模型。
4.应用分类模型：使用分类模型对测试集进行分类，得到分类结果。
5.分类结果评价：对分类结果进行精度评价和可视化分析，并与LandSat8分类结果进行比较。
实验结果与分析
本研究从GF-1影像中提取了纹理和梯度特征，利用SVM分类器进行了土地覆盖分类。分类结果如图1所示。与LandSat8分类结果对比，本方法的总体精度为88.5%、Kappa系数为0.85，相对精度误差为8.5%。
图1GF-1影像土地覆盖分类结果
结论
本研究将纹理分析和SVM分类器应用于GF-1卫星影像土地覆盖分类中，通过对纹理的特征提取和分类器的训练，得出了高精度的分类结果。该方法具有分类精度高、效率高、易于操作的特点，可以为城市规划和土地管理提供实用的参考依据。但是，根据实验结果，本方法对遥感数据的质量要求较高，同时还需要针对不同的土地覆盖类型进行特征提取和分类器的优化，以提高分类精度和效率。
参考文献
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