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基于SVM不同核函数的多源遥感影像分类研究
随着遥感技术的不断发展，获取的遥感数据量在不断增加，如何进行高效且准确的遥感影像分类成为了遥感研究的热门课题。本文基于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）算法，探究了不同核函数在多源遥感影像分类中的应用。
一、SVM分类算法简介
SVM作为一种有效的分类算法，具有强大的非线性分类能力，对于高维数据有很高的准确率，适用于大规模数据处理。SVM通过寻找一个最优的超平面将不同类别的样本分开，最小化分类错误率，具有稳定性和鲁棒性。在SVM算法中，核函数起到了至关重要的作用。
二、核函数介绍及应用
核函数是SVM算法的核心，它将原始的数据映射到高维空间，将线性可分问题转化成非线性可分问题。SVM常用的核函数有线性核函数、多项式核函数、径向基函数（RadialBasisFunction，RBF）核函数、Sigmoid核函数等。
1.线性核函数
线性核函数指原始空间和特征空间维数相同，无需进行高维映射。线性核函数的分类效果较差，适用于简单线性分类问题。
2.多项式核函数
多项式核函数将原始数据映射到高维空间，实现非线性分类功能。多项式核函数的分类效果一般，但需要设置较多的参数。
3.RBF核函数
RBF核函数是一种常用的核函数，能够将数据映射到高维空间中。RBF核函数的分类效果较好，且具有较强的泛化能力。
4.Sigmoid核函数
Sigmoid核函数可以实现非线性分类，但分类效果较差，通常不推荐使用。
三、多源遥感影像分类实验
本文选取了两幅不同源的遥感影像进行实验，一幅为LandsatTM遥感影像，另一幅为SPOT遥感影像。针对不同核函数在多源遥感影像分类中的应用进行实验比较。实验过程如下：
1.数据预处理
对遥感影像进行无监督分类，将数据进行归一化和去均值处理，以消除显著差异和提高精度。
2.特征提取
从遥感影像中提取出对分类起决定性作用的特征参数，如NDVI、NDWI、亮度等，构成特征向量。
3.SVM分类器训练
将特征向量输入SVM分类器进行训练，将不同类别的遥感影像分到不同的类别中。
4.评价分类结果
通过分类结果评估各种核函数的分类效果，并比较分类结果和实际情况的差异。
四、实验结论
实验比较了四种不同的核函数在多源遥感影像分类中的应用，分别为线性核函数、多项式核函数、RBF核函数和Sigmoid核函数。实验结果表明，RBF核函数的分类效果最佳，其次是多项式核函数和线性核函数，Sigmoid核函数的分类效果较差。因此，在多源遥感影像分类中，可以考虑采用RBF核函数作为适用于不同遥感影像的分类算法。
总之，本文研究的SVM算法和不同核函数在多源遥感影像分类中的应用有很大的研究价值和实际应用价值。未来研究可以从SVM的参数调节、遥感影像噪声干扰等方面进行深入探究。