地理本体驱动的多源遥感影像SVM分类及变化检测研究

地理本体驱动的多源遥感影像SVM分类及变化检测研究地理本体驱动的多源遥感影像SVM分类及变化检测研究

摘要：随着遥感技术的不断发展，遥感影像的应用范围日益扩大。本研究旨在通过地理本体的驱动，利用多源遥感影像进行SVM分类及变化检测研究。首先，基于地理本体构建了遥感影像的知识表示模型，并提出了一种融合多源数据的SVM分类方法。其次，通过对多源遥感影像中的光谱、纹理和形状特征进行提取与融合，并利用地理本体中的领域知识对特征进行优化。最后，利用已知类别的样本数据对SVM分类器进行训练，并利用该分类器对未知遥感影像进行分类，并检测遥感影像的变化。

关键词：地理本体；多源遥感影像；SVM分类；变化检测

1.引言

遥感影像是以电磁波作为信息载体，通过非接触式的方法获取地球表面物体的信息，具有广阔的应用前景。然而，遥感影像中包含了大量的数据，如何从中提取有效的信息成为遥感研究的重点之一。SVM（支持向量机）是一种基于统计学习理论的二类分类模型，具有良好的分类性能和泛化能力。因此，利用SVM进行遥感影像分类已经成为研究热点。

2.地理本体驱动的遥感影像知识表示模型

地理本体是描述地理空间信息的语义知识库，可以对遥感影像中的地球表面物体进行语义描述和知识表示。本研究基于地理本体构建了遥感影像的知识表示模型，将遥感影像中的像元与地理本体中的概念进行对应。这样，我们就可以通过地理本体对遥感影像进行语义理解和知识推理。

3.多源遥感影像的SVM分类方法

在传统的SVM分类方法中，只利用了遥感影像的光谱特征。然而，遥感影像中还包含着丰富的纹理和形状特征。因此，我们通过提取和融合多源遥感影像中的光谱、纹理和形状特征，构建了一个综合特征向量。同时，为了进一步提高分类性能，我们利用地理本体中的领域知识对特征进行优化。具体地，利用地理本体中的属性关系和上下位关系，为特征向量的不同维度赋予不同的权重。

4.多源遥感影像SVM分类及变化检测实验

为了验证本方法的有效性，我们选择了一幅包含不同地物的多源遥感影像进行实验。首先，我们利用地理本体构建了遥感影像的知识表示模型，并提取了光谱、纹理和形状特征。然后，利用已知类别的样本数据对SVM分类器进行训练，并利用该分类器对未知遥感影像进行分类。最后，我们进行了遥感影像的变化检测实验，通过比较两个时间段的遥感影像，对地球表面发生的变化进行监测。

5.实验结果与分析

实验结果表明，本方法能够有效地对多源遥感影像进行分类和变化检测。相比于传统的SVM分类方法，利用地理本体可以对特征进行优化，提高了分类的准确性和稳定性。同时，利用多源遥感影像的综合特征向量，可以更好地表达遥感影像的语义信息，提高了分类的效果。此外，通过对地理本体中的领域知识进行引入，还可以提高分类模型的可解释性。

6.结论与展望

本研究通过地理本体的驱动，提出了一种利用多源遥感影像进行SVM分类及变化检测的方法。实验结果表明，该方法在遥感影像分类和变化检测方面具有较好的性能。然而，本研究还存在一些局限性，需要进一步改进和完善。未来的研究可以考虑引入更多的地理信息，利用深度学习的方法来提取和融合遥感影像的特征，进一步提高分类和变化检测的精度和效率综合以上实验结果与分析，本研究提出的基于地理本体的多源遥感影像分类与变化检测方法在遥感影像分析方面取得了较好的效果。通过利用地理本体构建遥感影像的知识表示模型，并提取光谱、纹理和形状特征，我们能够更准确地对遥感影像进行分类。同时，通过引入多源遥感影像的综合特征向量和领域知识，我们提高了分类效果和模型的可解释性。然而，本