基于Libsvm的遥感影像高分辨率图像分类方法

本篇文档主要介绍了如何使用支持向量机（SVM，Support Vector Machine）进行图像分类，以高分辨率遥感影像中的海洋、森林、海滩、地球表面和小型树木、道路等不同地物类别为例。作者xiaochou在2016年1月26日进行了更新，并通过Matlab环境来演示了整个过程。 首先，作者使用`imread`函数读取了一张名为'try.bmp'的图像，并通过`imshow`显示图片，便于用户选取训练样本区域。接着，通过`ginput`函数获取用户手动选择的海景样例（共100个像素点），并将这些像素点对应的RGB值存储到`TrainData_sea`矩阵中。为了增加训练数据的多样性，随机重排了这100个样本。 然后，作者重复这个过程，分别让用户选择森林、海滩、地球表面、小型树木和道路的样例，将这些样例也填充到相应的训练数据矩阵中。这些矩阵的结构为100行3列，表示每个样本的三个颜色通道的像素值。 使用Libsvm库进行图像分类时，训练数据的准备是关键步骤。`TrainData_sea`, `TrainData_forest`, 等各矩阵代表了不同类别的特征向量，SVM的目标是找到一个最优超平面，使得不同类别的样本尽可能远离该超平面，同时最大化边界上的间隔（即间隔最大化原则）。 在实际应用中，可能会使用核函数（如线性核、多项式核或径向基函数RBF）来处理非线性分类问题。SVM的优化问题通常通过QP（Quadratic Programming）求解器求解，或者使用更高级的算法如SMO（Sequential Minimal Optimization）进行逼近求解。 在完成训练数据准备后，下一步就是构建SVM模型，设置参数（比如C值和核函数类型），并使用交叉验证或留出法评估模型性能。具体实施时，可以使用`fitcsvm`函数进行训练，然后用测试数据进行预测，计算准确率或混淆矩阵等指标。 最后，文档未提及的具体代码可能涉及到模型训练、评估以及可视化结果的展示。在实际操作中，读者可以利用这些示例作为起点，根据自己的需求调整代码，将其应用于其他遥感影像数据集上进行图像分类任务。 这篇文档提供了使用SVM进行图像分类的基础教程，适合对机器学习和遥感数据分析感兴趣的读者学习和实践。