【摘 要】
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【目的】提出一种考虑样本概率的可分离距离与波段相关系数结合的特征选择方法,以提高土地覆盖分类的正确率。【方法】以中亚热带区域的福建省将乐县为研究区,从Landsat-8 OL
【机 构】
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北京林业大学,中国交通通信信息中心,北京林业大学精准林业北京市重点实验室,北京林业大学省部共建森林培育与保护重点实验室
【基金项目】
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国家“863”高新技术研究与发展计划项目(2012AA102001-5)
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【目的】提出一种考虑样本概率的可分离距离与波段相关系数结合的特征选择方法,以提高土地覆盖分类的正确率。【方法】以中亚热带区域的福建省将乐县为研究区,从Landsat-8 OLI影像中获取植被指数和纹理特征,利用改进方法和传统方法选择出最佳特征,通过比较最佳特征参与下植被类别的可分离值,判别2种方法在特征选择时的准确度;采用支持向量机分类方法（SVM）分别对原始光谱和改进方法选择的最佳特征进行分类,探索最佳植被指数和纹理特征在提高地区土地覆盖分类中的作用。【结果】改进可分离性判据在避免选择冗余波段的同时,能
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