【摘 要】
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针对浮筏海水养殖遥感信息自动提取业务化应用难度较大的问题，该文提出一种光谱、纹理特征结合的支持向量机（SVM）算法，高效提取海水、养殖物。基于国产高分一号（GF-1）高分辨率卫星
【机 构】
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国家海洋环境监测中心; 山东科技大学计算机科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41706105,41876109);国家重点研究开发计划项目(2017YFC1404902)
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针对浮筏海水养殖遥感信息自动提取业务化应用难度较大的问题，该文提出一种光谱、纹理特征结合的支持向量机（SVM）算法，高效提取海水、养殖物。基于国产高分一号（GF-1）高分辨率卫星影像数据，以江苏省连云港近岸海域为研究区域，以海水、养殖物作为为分类对象，采用主成分变换筛选信息量大，较好地保留浮筏水产养殖信息的前8个主成分分量开展分类实验。实验结果表明：将纹理特征应用于浮筏水产养殖物信息提取方法中，可以提高养殖物分类精度，与最大似然估计、最小距离方法分类方法比较，总体分类精度提升了3%～5%。研究结果可为浮筏养殖用海遥感监测平台构建提供基础技术支持。
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