基于支持向量机的遥感图像分类研究

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1、第1O卷第15期2010年5月科学技术与工程Vo1．10No．15May20101671—1815(2010)15—3659—05ScienceTechnologyandEngineering⑥2010Sci．Tech．Engng．基于支持向量机的遥感图像分类研究朱海洲贾银山(辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院，抚顺113001)摘要支持向量机(Suppo~VectorMachine，SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法。通过解算最优化问题，在高维特征空间中寻找最优分类超平面，从而解决复杂数据的分类及回归问题。将支持向量机理论应用到遥感图像分

2、类的研究还处在初级阶段，传统分类算法应用于遥感图像分类存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题。从支持向量机基本理论出发，建立了一个基于支持向量机的遥感图像分类器。用遥感图像数据进行实验，并将结果与其它方法的结果进行了比较分析。实验结果表明，利用SVM进行遥感图像分类的精度明显优于神经网络算法和最大似然算法分类精度。关键词支持向量机遥感图像分类神经网络最大似然法中图法分类号V443．5；文献标志码A遥感技术是当前人类研究地球资源环境的一一定的优势，是一种有效的遥感图像分类方法。种主要技术方法，遥感图像的分类一直被从事地理信息研究人员所重视。早期的图像分类

3、是依靠研1支持向量机究人员的目视，这种分类方法主要依靠个人经验，但存在着时效性差，容易受人为因素干扰等缺点。1．1线性和非线性20世纪90年代以来，人们将人工神经网络模型应支持向量机的基本思想是将实际问题通过非用到遥感图像分类中并取得了很大的进展，但神经线性变换将输人空间变换到一个高维的特征空间，网络算法有其固有的缺点，如网络结构的确定尚无然后在这个新的高维特征空问中构造线性判别函可靠的规则，易陷入局部极小等。为了提高遥感图数来实现原空间中的非线性判别函数，求取最优分类超平面，该分类超平面不但能够将训练样本尽可像分类精度，有必要寻找一些新的遥感图像分类能正

4、确分类，而且使训练样本中离分类面最近的点算法。到分类面的距离最大，即分类间隔最大]。支持向量机作为一种新的也是有效的统计学应用SVM理论对线性问题分析评估时，设给定习方法，近年来成为模式识别与机器学习领域一个训练集为{(。，Y)，⋯，(，Y)}，其中∈R，Y∈新的研究热点。SVM具有小样本学习、抗噪声性{+1，一1}。假设该训练集可被一个超平面线性划能、学习效率高、推广性好等优点

5、2j。它根据Vap—分，该超平面记为：W·+W。=0。其中为权向nik的结构风险最小化原则，由有限训练样本得到量，W0为阈值。其中一类09，中Y=+1，另一类∞2的决策规则对独立

6、的测试集仍能够得到较小的误中Y=一1，这个超平面方程为：差。SVM算法是一个凸二次优化问题，能够找到的Y(W·+Wo)一1≥0。极值解就是全局最优解。本文研究了基于支持将许多超平面拟合成一个超平面使其将两个向量机的遥感图像分类，建立了一种基于支持向量类分开，这个超平面优于其它任何一个超平面(见机的遥感图像分类模型，结果表明，该分类器具有图1)。我们的目的就是在分类间隔中找到这个最优分类超平面，支持向量到超平面的距离叫做分离2010年2月20日收到一’第一作者简介：朱海洲(1983一)，辽宁抚顺人，硕士研究生。间隔，问隔等于，因此构造最优超平面使分科学技术与

7、T程10卷类问隔最大问题转化为：s．t．∑AiY=0C≥A≥0，i=1，2，⋯，N。max1lI加ll在非线性问题中，SVM采用映射方法解决非线s．t．Y(W·+Wo)一1≥0；i=1，2，⋯，Ⅳ。性问题，即通过非线性变换将输人空间不可分问题目标函数是严格上的凹的二次型，约束函数是转化为某个高维空问中的线性问题，在变换空间中下凹的，这是一个严格凸规划。按照最优化理论中求解最优分类面。只要满足Mercer条件的核函数凸二次规划的解法，可以把它转化为Wolfe对偶问K(·，)就可以实现某一非线性变换后的线性题来求解。分类。Ⅳ，Ⅳ构造Lagrange函数：max

8、∑A一下1∑AiAYy~K(x)1一0=l—lJ=1L(W，A，Wo)=÷llW一NNNs．t．∑AiY=0C≥A。≥0，i=1，2，⋯，‘l∑AiY(·+W0)+∑AⅣi=1i=1s．t．∑A)，=0；A≥o，=1，2，⋯，Ⅳ。式中A是Lagl~llge乘子，它应满足VwL(w，A，W。)=0￡(w,A，。)=0，(Kuhn-Tucker条件)¨，即=，NN∑AiY和∑Aiy=0。将这两式带回Lagrange函数中，消去W和，经运算得到原最优化问题的Wolfe图1分类超平面对偶问题，即^．N1．2核函数max∑A一了1∑AiAY(·)l=1一IJ1支持向

9、量机的基本思想可以概括为：首先通过N非线性变换将输人空间变换到一个