基于改進(jìn)的SVM海島分類方法研究的中期報(bào)告

基于改進(jìn)的SVM海島分類方法研究的中期報(bào)告中期報(bào)告目錄：一、研究背景二、研究目的和意義三、研究進(jìn)展1.數(shù)據(jù)集的獲取和預(yù)處理2.特征提取和選擇3.改進(jìn)的SVM模型設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)四、預(yù)期成果和后續(xù)工作五、存在問題和解決思路六、參考文獻(xiàn)一、研究背景海島是陸地和海洋之間的過渡地帶，是中國海洋資源、能源和戰(zhàn)略地位的重要組成部分。因此，海島的調(diào)查、監(jiān)測、研究和管理對于我國海洋事業(yè)的發(fā)展具有重要意義。其中，海島的分類是海洋調(diào)查和管理的重要內(nèi)容之一。傳統(tǒng)的海島分類方法主要依靠人工解譯和專家經(jīng)驗(yàn)，存在主觀性強(qiáng)、耗時(shí)耗力、效率低等問題。近年來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和遙感影像的廣泛應(yīng)用，自動(dòng)化海島分類方法逐漸得到廣泛關(guān)注和研究。二、研究目的和意義本研究旨在探索一種基于改進(jìn)的SVM模型的海島分類方法，比較其與傳統(tǒng)方法的分類效果和時(shí)間效率，從而為海洋調(diào)查和管理提供科學(xué)可行的技術(shù)手段。三、研究進(jìn)展1.數(shù)據(jù)集的獲取和預(yù)處理本研究利用GoogleEarthPro軟件獲得了一組南海海域的海島遙感影像數(shù)據(jù)，包括4個(gè)區(qū)域的高分辨率彩色影像和對應(yīng)的地形圖。影像數(shù)據(jù)大小為4096×4096像素，像素分辨率為1米。為了消除噪聲和增強(qiáng)影像對比度，我們對影像進(jìn)行了去噪、直方圖均衡化和灰度轉(zhuǎn)換等預(yù)處理。2.特征提取和選擇特征的選擇是海島分類中非常關(guān)鍵的一步。本研究采用了傳統(tǒng)的基于像素的特征提取方法和一種基于上下文信息的特征提取方法?；谙袼氐奶卣魈崛》椒ǎ簩⒂跋裰忻總€(gè)像素的RGB值作為特征向量，形成大小為3的特征空間，該方法簡單直觀，易于實(shí)現(xiàn)，但特征冗余度較高?；谏舷挛男畔⒌奶卣魈崛》椒ǎ涸摲椒ㄔ趥鹘y(tǒng)像素特征的基礎(chǔ)上加入了像素的位置信息和其相鄰像素的RGB值信息，從而更好地反映了海島的形態(tài)特征。實(shí)驗(yàn)表明，該方法的特征表示能力較高，能夠有效提高分類準(zhǔn)確率。3.改進(jìn)的SVM模型設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)由于傳統(tǒng)的SVM模型在多類別問題上存在局限性，本研究提出了一種基于一對多策略的改進(jìn)SVM模型。其基本思想是將多分類問題轉(zhuǎn)化為若干個(gè)二元分類問題，并依次訓(xùn)練多個(gè)SVM分類器。在預(yù)測過程中，選擇具有最大分類得分的類別作為預(yù)測結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的SVM模型能夠有效提高分類準(zhǔn)確率和時(shí)間效率。四、預(yù)期成果和后續(xù)工作本研究擬利用4個(gè)區(qū)域的影像數(shù)據(jù)對改進(jìn)的SVM模型進(jìn)行測試和驗(yàn)證，比較其與傳統(tǒng)方法的分類效果和時(shí)間效率，并進(jìn)一步探究影響分類結(jié)果的關(guān)鍵因素。后續(xù)工作將對算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，并進(jìn)行海島分類的應(yīng)用案例分析。五、存在問題和解決思路在研究過程中，我們發(fā)現(xiàn)特征選擇和模型參數(shù)的設(shè)置對分類效果有較大的影響。我們將通過實(shí)驗(yàn)和理論分析，探討如何選取更加適合海島分類的特征和模型參數(shù)。六、參考文獻(xiàn)[1]林景福,周環(huán),李文田,等.遙感影像計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類方法研究[J].北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2001,23(4):1-8.[2]趙俊,王利平,鄭志強(qiáng),等.遙感海岸帶信息提取技術(shù)研究——以茂名市為例[J].海洋與湖沼,2015,46(3):