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基于SVM的多光谱影像与SAR图像融合地物分类研究
随着遥感技术的迅猛发展，多光谱影像和SAR图像已经成为遥感领域中被广泛应用的两种重要数据源。多光谱影像具有丰富的光谱信息和高空间分辨率，适合用于地物分类和研究地表覆盖类型等方面。而SAR（SyntheticApertureRadar）图像则具有能够穿透云雾和植被遮盖等特点，在地形起伏较大的区域中表现出优异的成像效果，可以用于地形高程信息的提取和地物分类的研究。因此，综合利用多光谱影像和SAR图像进行地物分类研究，能够充分发挥两种遥感技术的优势，提高分类精度和适用范围。
本文以基于支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）的多光谱影像和SAR图像融合地物分类为研究对象，分别从多光谱影像和SAR图像的特点、支持向量机算法原理、融合方法、实验结果等几个方面展开讨论。
一、多光谱影像和SAR图像的特点
多光谱影像是通过卫星等载体设备同时获取地物在不同波段的信息而形成的，具有丰富的光谱信息和高空间分辨率，适合用于获取地表覆盖和物质成分信息等。而SAR（SyntheticApertureRadar）图像则是利用合成孔径雷达等技术，通过接收回波信号来形成图像，具有突破天气、植被等限制的特点。SAR图像的获取方式决定了它具有比光学遥感更强的反射散射射能力，由此可以提取出地表物体的高程、粗糙度等信息，也可以研究涉时相位等信息来追踪地表目标的运动等。
二、支持向量机算法原理
支持向量机是一种基于统计学习理论的算法，它通过构造一个超平面，将样本空间分割成不同的区域，从而实现分类的目的。支持向量机通过在样本空间上寻找最大间隔超平面来实现分类，同时兼顾最小化训练误差和最大化分类间隔的目的，并利用核函数进行高维映射，从而将线性分类问题扩展到非线性分类问题中。
三、融合方法
将多光谱影像和SAR图像进行融合，可以充分利用它们的优势，提高分类的准确度。常见的融合方法有两种，即基于特征融合和基于决策融合。特征融合指的是将多光谱影像和SAR图像的特征向量进行合并，形成新的特征向量，并利用支持向量机等分类器进行分类。决策融合则是将多光谱影像和SAR图像的分别分类结果进行合并，最终得到整体的分类结果。
四、实验结果
本文以美国卡尔弗市的一个测试区域为例，使用了基于SVM的特征融合和决策融合两种方法进行地物分类研究，并比较了两种方法的分类精度。实验证明，基于特征融合的方法比基于决策融合的方法具有更高的分类准确度，两种方法相比，特征融合方法能够更好地利用多光谱影像和SAR图像各自的优点。同时，实验结果还表明，综合利用多光谱影像和SAR图像进行分类研究，相比于单一数据源，可以提高分类精度和适用范围。
综上所述，本文详细研究了基于支持向量机的多光谱影像和SAR图像融合地物分类方法，探讨了多光谱影像和SAR图像的特点、支持向量机算法原理、融合方法和实验结果等，为综合利用多种遥感技术提高地物分类精度提供了一种新思路。