基于多源數據協同的SVM巖性分類研究——以江尕勒薩依地區為例

作者：朱明永,李炳謙,付翰澤,陳川,高猛

摘要：研究區位于阿爾金北緣江尕勒薩依山前一帶,自然條件惡劣,基礎地質工作薄弱,難以開展大比例尺填圖工作。文章充分發揮遙感技術的優勢,深度挖掘有用信息,在Worldview-2與Landsat-8 OLI數據的協同處理基礎上,通過支持向量機(Support Vector Machine,簡稱SVM)對研究區巖性進行分類。結果表明,相比于單一原始影像,經協同處理的遙感影像分類精度高,總體分類精度83.22%,Kappa系數達到0.78,細化了各類地質體的展布位置,研究結果對艱險地區的區域地質調查工作具有一定的指導意義。

發文機構：核工業二一六大隊 新疆大學

關鍵詞：協同SVM總體分類精度Kappa系數data collaborationSVMoverall classification accuracyKappa

分類號： P627[天文地球—地質礦產勘探]