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多特征组合的TM影像EnMap-Box土地利用分类

论文摘要

为研究多特征组合对提高遥感影像土地利用分类精度的作用,以云南省洱源县作为研究区域,利用EnMAP-Box软件对选取的多特征组合向量进行支持向量机（support vector machines,SVM）分类。本文选取了绿度植被指数、归一化建筑指数及基于灰度共生矩阵提取的纹理信息和最优波段组合等光谱特征构成分类多特征组合向量,通过EnMAP-Box软件寻优SVM最佳分类模型对多特征组合向量进行遥感影像土地利用分类。同时选择了云南省思茅区验证此法的适用性。结果表明,基于多特征组合的支持向量机分类法其总体分类精度为90.73%,分别比最大似然分类法高13%左右,比原始波段影像的分类精度高大约7%左右,另一验证区域精度结果表明此法具有一定适用性。

论文目录

  • 1 遥感影像分类特征选取
  •   1.1 TM影像数据预处理
  •   1.2 最佳波段组合
  •   1.3 指数特征选择
  •   1.4 纹理特征
  • 2 EnMAP-Box模型寻优及分类
  • 3 遥感影像土地利用分类结果
  • 4 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 谢馨娴,岳彩荣

    关键词: 分类,多特征

    来源: 测绘地理信息 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

    单位: 西南林业大学研究生院,西南林业大学林学院

    基金: 国家自然科学基金(31260156)

    分类号: TP751

    DOI: 10.14188/j.2095-6045.2018231

    页码: 109-112

    总页数: 4

    文件大小: 1425K

    下载量: 202

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/c95bde46a6b3e944db00e51b.html