【摘 要】
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以三江源地区地形地貌特征、草场分布较为典型的班玛县为例，以HJ环境星多光谱影像为主要数据，基于支持向量机SVM超平面理论，结合灰度共生矩阵寻找最适宜的分类核函数，选取了三江
【机 构】
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滁州学院地理信息与旅游学院,安徽省地理信息集成应用协同创新中心
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以三江源地区地形地貌特征、草场分布较为典型的班玛县为例，以HJ环境星多光谱影像为主要数据，基于支持向量机SVM超平面理论，结合灰度共生矩阵寻找最适宜的分类核函数，选取了三江源地区草地信息提取的最适宜SVM分类模型，并与传统的监督分类方法最大似然法和SVM分类方法进行比较，进行三江源草地分类方法的优化。结果表明，与传统监督分类方法相比，除Sigmoid核函数外，其余结合方法的分类精度均有所提高，其中结合纹理和高斯核函数的SVM分类模型有着较理想的识别效果，精度达到91％，Kappa系数为0．8560，能为三
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