基于Sentinel-1A与Sentinel-2A融合的土地利用/覆盖分类研究——以昆明市呈贡区为例

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为提高土地利用/覆盖分类精度,本文以昆明市呈贡区为例,融合Sentinel-1A(S1A)与Sentinel-2A(S2A)遥感数据,采用支持向量机(SVM)的监督分类方法对土地利用/覆盖进行分类。对比分析了Sentinel-1A与Sentinel-2A数据在不同组合情况下所有分类结果的总体精度,结果表明:将Sentinel-1A的强度数据、纹理数据与添加植被指数的Sentinel-2A数据融合时分类精度相对较高,总体精度可达93.60%。采用雷达数据与光学数据融合的方法可以在一定程度上提升土地利用/覆盖分类精度。
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