SAR图像水体与居民地信息提取：基于支持向量机的方法

"该研究探讨了如何从单波段单极化SAR图像中提取水体和居民地信息，主要涉及SAR图像处理、纹理分析、支持向量机(SVM)分类以及信息融合技术。研究人员使用Radarsat-1 SAR图像作为研究对象，通过半变异函数分析确定最佳纹理信息提取参数，然后利用灰度共生矩阵计算图像的均值、角二阶矩和熵，构建多维特征空间，以增强水体和居民地的识别能力。最终，他们运用支持向量机进行分类，并结合NDVI数据和分类结果进行目标层融合，以减少山体等地理因素的干扰，实现了较高的分类精度和Kappa系数。" 在SAR图像处理领域，单波段单极化图像由于其独特的优势，如穿透力强、受天气影响小，常被用于遥感监测。然而，由于其信号复杂性，提取特定地物如水体和居民地的信息是一项挑战。本研究提出的方法首先对SAR图像进行纹理分析，使用半变异函数来分析图像的结构特性，这是一种常用的地质统计学工具，可以揭示图像的空间变异性，从而找到最能区分水体和居民地的纹理参数。 接着，基于灰度共生矩阵，计算了三种纹理测度：均值、角二阶矩和熵。这些纹理测度有助于捕捉图像中的局部特征和复杂性，形成一个多维特征空间，这在图像分类中是非常重要的，因为它可以提供更丰富的信息来区分不同的地物类别。 支持向量机(SVM)是一种有效的监督学习模型，适用于分类任务，尤其在小样本情况下表现良好。本研究利用SVM作为分类器，通过采集样本进行训练，将上述提取的纹理特征与SVM结合，对水体和居民地进行精准分类。 为了进一步提高分类的准确性，研究者采用了近期归一化植被指数(NDVI)数据进行目标层融合。NDVI是评估植被覆盖情况的指标，通过与SVM分类结果融合，可以消除山体和其他地形因素带来的影响，确保分类结果更加精确。 实验结果显示，该方法的分类总体精度达到82.57%，Kappa系数为0.58，表明这种方法在水体和居民地信息提取方面有较高的准确性，对于SAR图像的解析和地物识别具有实用价值。该研究对于遥感图像处理、环境监测、城市规划等领域具有重要的参考意义。