隨著資訊科技的發展與進步，遙測衛星影像空間解析度已達公分級的成像技術，意味著影像能夠表達更加豐富的資訊。同樣地，因影像資訊量增加使得光譜資訊的組合亦更趨複雜。然衛星影像本身存在光譜資訊的不確定因素，造成監督式分類方法之訓練資料於表達地物類別的特性上有所限制，而為能更加突顯地物特徵則透過資訊維度的增加來達到輔助判釋的效果。
支持向量機為監督式的機器學習方法，利用空間維度的轉換使複雜問題可以線性方式進行分離，但須經由參數設定來執行造成尋找單一較佳分類器的困難。而集成學習之AdaBoost演算法概念即是透過組合多個不同內容之分類器以達較佳之分類決策方法。
因此，本研究以支持向量機處理多維資訊的優點進行衛星影像分類判釋，並透過AdaBoost集成學習針對錯誤資訊的處理與結合多個決策知識的特性，增進支持向量機分類效能，降低因影像光譜不確定性所造成的分類錯誤。並經由不同複雜程度之試區影像，探討AdaBoost結合支持向量機於衛星影像的分類特性。
本研究結果顯示，資訊量多、影像複雜度高之研究試區透過AdaBoost的集成學習，其分類成果較單一支持向量機分類器提升6.04%的分類精準度。而AdaBoost集成學習可改善因植生物種多樣、光譜反應相似所產生的水稻田誤判情形。且AdaBoost有著重錯誤資訊處理之特性，於水稻田坵塊四周細微田埂部分有較佳的分類能力。因此本研究成果顯示，透過AdaBoost演算法結合支持向量機可助於複雜都市地區之高解析度衛星影像判釋工作。

Support vector machine (SVM) algorithm is to transform low dimensional feature space into high dimensional feature space to find out the maximum division margin between classes. SVM is widely used as a classifier of remote sensing images. However, the quality of training data may affect the accuracy of the classified image result.
Boosting algorithm is a kind of ensemble learning which has the property of examining the training samples and enhances the classification accuracy. Boosting is a statistics method and can give the wrong samples a heavier weight and reduce the right samples’ weight, then via iterative estimation to decrease the error rate of training samples.
In this study, we use the high dimension advantage of SVM to classify satellite image. And combine AdaBoost algorithm to enhance SVM classifier. Discussing the results of AdaBoost integrate with SVM in satellite image classification in different complexities study area.
The final result shows that the accuracy of AdaBoostSVM was increased 6.04% in higher complexity study area. AdaBoost ensemble learning can improve the commission error of paddy rice which caused form similar vegetation spectrum reflection. Besides, AdaBoost has better classification capability in the ridge between paddy rice fields. The result in this study proved that AdaBoost algorithm integrates with SVM can enhance and improve the classification of high resolution satellite image in complicated urban area.

中文摘要 I
ABSTRACT II
目錄 III
圖目錄 IV
表目錄 V
第一章 緒論 1
第一節 問題陳述 1
第二節 研究動機與目的 3
第三節 研究內容與流程 6
第二章 文獻回顧 8
第一節 水稻田生長與影像光譜特性 8
第二節 資料挖掘於遙感探測相關應用 13
第三節 集成學習 15
第四節 AdaBoost演算法相關研究 23
第三章 研究設計與方法 27
第一節 研究材料 27
第二節 研究設計 31
第三節 影像複雜度評估 32
第四節 影像特徵資訊 33
第五節 支持向量機 37
第六節 AdaBoost 44
第七節 精準度評估 50
第四章 實證分析 54
第一節 試區背景陳述 56
第二節 影像複雜度評估 59
第三節 影像特徵資訊 61
第四節 影像分類成果 66
第五節 成果討論 74
第五章 結論與建議 81
第一節 結論 81
第二節 建議 83
參考文獻 84

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