用matlab的svm实现遥感图像分类 用matlab实现svm遥感图像分类

在MATLAB中利用支持向量机(SVM)进行遥感图像分类是一个常见的机器学习任务。以下是基本步骤：

1. **数据预处理**：
- 导入遥感数据集，这通常包含RGB或其他光谱的数据。确保数据已经被归一化或者标准化，以便于SVM算法更好地工作。
- 将图像分割成像素级的特征向量，每个像素可以表示为一维数组。

2. **划分数据**：
- 分割数据集为训练集和测试集。一般采用70%的数据作为训练集，剩下的30%用于模型验证。

3. **选择SVM核函数**：
- MATLAB提供多种内核函数，如线性、多项式、径向基函数(RBF)等。RBF通常在遥感图像分类中表现较好，因为它可以捕捉到非线性的模式。

4. **创建SVM模型**：
- 使用`fitcsvm`函数，传入训练集数据和对应的类别标签，选择合适的核函数和参数（如惩罚因子C和gamma值）。

5. **训练模型**：
- 调用`fitcsvm`对训练数据进行拟合，得到支持向量机模型。

6. **预测和评估**：
- 对测试集应用训练好的模型，使用`predict`函数获取预测结果。
- 通过混淆矩阵、准确率、召回率等指标评估分类效果。

% 示例代码
data = readimage('遥感图像文件.mat'); % 读取图像数据
features = extractFeatures(data); % 提取特征向量
labels = getLabelData(); % 获取对应的真实类别

% 划分数据
[trainFeatures, trainLabels, testFeatures, testLabels] = splitData(features, labels);

% 创建SVM模型
svmModel = fitcsvm(trainFeatures, trainLabels, 'KernelFunction', 'rbf');

% 预测并评估
predictedLabels = predict(svmModel, testFeatures);
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);