基于ALOS影像纹理特征的日光温室信息提取方法研究

摘要

日光温室为解决我国西北部地区冬季蔬菜供应问题发挥了重要作用.本文通过计算不同方向的纹理特征,采用支持向量机(SVM)提取日光温室,研究纹理方向对信息提取精度的影响.结果表明:①纹理特征能提高分类精度,但提升幅度不大.②日光温室的最佳纹理方向为45°,总精度为93.57%,Kappa系数为0.90,且最佳纹理方向与地物的主方向大致相同.