基于WWSVDD多分类的遥感图像病害松树识别

摘要

针对支持向量数据描述多分类中模糊数据域的误判问题,提出了一种改进的加权小波支持向量数据描述(WWSVDD)多分类方法,并应用于遥感图像病害松树识别.利用无人机搭载双光谱相机获取高分辨率遥感图像,提取地物特征,构建特征向量.用WWSVDD模型描述每类样本,根据待测样本在特征空间中的不同分布,分别采用最小相对距离法和隶属度函数法进行决策分类,从而实现病害松树的识别.实验结果表明,与传统的K近邻和支持向量数据描述多分类方法相比,所提方法在识别病害松树方面准确性更高.