【摘 要】
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首先利用支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）对 Landsat 8 OLI多光谱影像进行基于光谱信息的土地利用监督分类;然后,对多波段进行主成分变换,提取第一主成分的主要纹理信息,与
【机 构】
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中国气象局河南省农业气象保障与应用技术重点实验室,河南省气象科学研究所,郑州大学水利与环境学院
【基金项目】
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中国气象局河南省农业气象保障与应用技术重点实验室开放基金(AMF201407,AMF201507);河南省基础与前沿技术研究项目(142300410048,152300410044)
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首先利用支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）对 Landsat 8 OLI多光谱影像进行基于光谱信息的土地利用监督分类;然后,对多波段进行主成分变换,提取第一主成分的主要纹理信息,与光谱信息一起进行融合光谱和纹理信息的SVM和 ANN影像监督分类.对比分析发现：对中原地区, SVM是 Landsat 8 多光谱遥感影像分类的较优方法,尤其适用于农业用地信息提取;光谱分类即可达到较高精度,纹理信息对提高分类精度的作用十分有限.
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