【摘 要】
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提出一种基于光谱相似尺度(SPECTRAL SIM ILARITY SCALE,SSS)的支持向量机(SUPPORT VECTORM ACH INES,SVM)遥感土地分类新方法,该方法选择莆田市作为遥感土地利用分类典型研究区,利用该区域的LANDSAT7 ETM遥感影像结合地面实况调查数据,从图像上选取少量具有代表性的样本点的光谱作为参考光谱,利用SSS方法提取训练样本,然后应用SVM算法进行遥
【机 构】
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中南大学地学与环境工程学院,莆田学院,国家卫星海洋应用中心
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提出一种基于光谱相似尺度(SPECTRAL SIM ILARITY SCALE,SSS)的支持向量机(SUPPORT VECTORM ACH INES,SVM)遥感土地分类新方法,该方法选择莆田市作为遥感土地利用分类典型研究区,利用该区域的LANDSAT7 ETM遥感影像结合地面实况调查数据,从图像上选取少量具有代表性的样本点的光谱作为参考光谱,利用SSS方法提取训练样本,然后应用SVM算法进行遥感土地利用分类,并将分类结果与最大似然分类算法(M LC)相比较,实验结果表明分类精度上有了很大的提高。
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