【摘 要】
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选择西安市城区三环以内作为研究区域,使用多时相LANDSAT TM影像,分别采用基于简单规则的决策树分类和支持向量机（SVM）分类法提取城市绿地信息并对其精度进行评价。针对TM影像
【机 构】
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宿州学院安徽省煤矿勘探工程技术研究中心,国家测绘地理信息局第一地形测量队
【基金项目】
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卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室经费(KLSMTA-201304);宿州学院卓越人才教育培养计划(szxy2015zjjh01);宿州学院一般科研项目(2014yyb07);安徽省大学生创新创业训练计划项目(201510379046,201510379084);宿州区域发展协同创新中心课题(2016szxt02)
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选择西安市城区三环以内作为研究区域,使用多时相LANDSAT TM影像,分别采用基于简单规则的决策树分类和支持向量机（SVM）分类法提取城市绿地信息并对其精度进行评价。针对TM影像绿地信息提取中存在的混合像元问题,将模糊C均值法（FCM）引入到绿地提取中。研究结果表明：SVM分类法相比于简单规则的决策树分类法,平均分类精度提高了15%,更有利于城市绿地信息的提取,然而对城区中心的绿化带、行道树等小面积绿地信息提取仍然不全面;引入FCM算法后,可根据像元中各类别的不同隶属度,进行更加精细和准确的分类,城市中
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