【摘 要】
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本文以滇中高原湖泊星云湖流域为对象,Landsat 8号卫星的OLI影像为研究的主要数据源,并进行外业的遥感调查,以安德森分类系统为地表覆盖分类体系,分别使用监督分类、BP神经网
【机 构】
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云南工程职业学院,昆明理工大学国土资源工程学院
【基金项目】
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云南省教育厅科学研究基金(2018JS854)
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本文以滇中高原湖泊星云湖流域为对象,Landsat 8号卫星的OLI影像为研究的主要数据源,并进行外业的遥感调查,以安德森分类系统为地表覆盖分类体系,分别使用监督分类、BP神经网络和面向对象3种分类方法对星云湖流域内的地表覆盖进行遥感分类识别,并对这3种不同的分类方法所得到的分类结果进行对比评价。实验表明:传统监督分类的总体精度为78.03%,而BP神经网络和面向对象两种方法总体精度分别为88.70%和92.76%,其Kappa统计量也达到了0.8572和0.9060,满足了该流域环境演变综合研究的需要。
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