【摘 要】
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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
【机 构】
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地质出版社; 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
【基金项目】
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财政部林业公益性行业科研专项经费资助项目(200904001)
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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。
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