Классификация культур на основе снимков Sentinel-2 с использованием SVM

Abstract

В этой статье используются данные изображений Sentinel-2 в сочетании с данными наземной съемки для изучения использования модели SVM для классификации сельскохозяйственных культур в Ждановичском районе Беларуси. Сначала мы выполнили предварительную обработку изображения, включая такие этапы, как геометрическая коррекция, атмосферная коррекция и повторная выборка пикселей, а затем извлекли признаки изображения для классификации. И анализировать характеристики сельскохозяйственных культур на основе временного ряда NDVI. В классификации модели SVM мы выбираем ядро радиальной базисной функции (RBF) в качестве функции ядра и выполняем настройку параметров посредством перекрестной проверки. Результаты показывают, что модель SVM может эффективно классифицировать сельхозугодья Ждановича, а точность распознавания достигает 95 %