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基于SVM的遥感影像土地利用变化检测方法
概述
土地利用变化检测是遥感影像处理的重要应用领域之一，也是国土资源管理和环境保护的重要工作之一。SVM（支持向量机）是一种基于统计学习理论的分类方法，在图像分类领域具有很好的应用效果。本文针对基于SVM的遥感影像土地利用变化检测方法进行研究和探讨。
研究内容
1.土地利用变化检测方法
卫星遥感技术可以提供全球、连续、定期的土地利用数据，对于分析土地利用类型和变化有着重要的作用。土地利用变化检测方法大致可以分为两类：基于像元的方法和基于对象的方法。其中，像元方法主要是通过像元的特征值进行判别，不考虑像元之间的空间关系；而基于对象的方法则是以相邻区域的像元为基础，建立不同的地物对象，然后再对不同的地物对象进行判别。
2.SVM分类原理及优化方法
SVM分类原理基于结构风险最小化理论，通过找出最佳分离超平面将样本集划分为两类。其中，结构风险最小化是指在保证训练误差小的前提下，用于界定分类超平面的参数也要尽量小化。SVM分类可以通过核函数的选择来提高分类精度，常用的核函数有线性核、多项式核和径向基函数核等。
3.基于SVM的土地利用变化检测方法
在进行土地利用变化检测时，需要将两个时相的遥感影像进行分类，然后结合分类结果进行分析。而基于SVM的土地利用变化检测方法主要可以分为三个步骤：首先，对两个时相的遥感影像进行预处理，例如云雾去除、图像纠正等；然后，使用SVM分类算法对每个时相的遥感影像进行分类；最后，生成分类结果并进行比较，以确定土地利用变化的情况。
4.实验与结果分析
本文选取了北京市怀柔区2015年和2019年两个时相的遥感影像作为实验数据，使用基于SVM的土地利用变化检测方法进行研究。通过实验，研究发现本文提出的基于SVM的土地利用变化检测方法具有较高的分类精度和对遥感影像的适用性，适合应用于土地利用变化检测中。
结论
本文主要研究了基于SVM的遥感影像土地利用变化检测方法，通过实验验证，该方法具有较高的分类精度和适用性，可用于土地利用变化检测中。在此基础上，对于相信领域的研究和应用都具有重要的意义。