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| 基于最大似然法和SVM法的太湖流域HJ-1B影像分类 | |
| 引用本文： | 孙琳,宋爱红,高文秀.基于最大似然法和SVM法的太湖流域HJ-1B影像分类[J].测绘信息与工程,2012,37(3):30-33. |
| 作者姓名： | 孙琳 宋爱红 高文秀 |
| 作者单位： | 1. 地质出版社,北京市学院路31号,100083 2. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079 |
| 基金项目： | 财政部林业公益性行业科研专项经费资助项目 |
| 摘 要： | 以太湖流域作为研究对象,基于环境减灾卫星HJ-1B影像数据,比较利用最大似然法和支持向量机法进行土地利用/覆盖分类的效果。结果显示,SVM法在总体分类精度和Kappa系数上较传统最大似然法有所提高。SVM分类方法对于有限样本的分类表现出优越的性能,改善了传统分类方法的局限性,具有很大的应用潜力。 |
| 关 键 词： | 土地利用/覆盖 遥感分类 HJ-1B影像 最大似然法 支持向量机法 |
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