【摘 要】
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采用最大似然法、马氏距离法、光谱角填图法、支持向量机法、神经网络法和最小距离法6种分类方法，对辽宁省2010年3—12月MODISNDVI数据，用该数据做主成分分析的前3个主成分数据
【机 构】
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中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心
【基金项目】
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“十二五”国家高技术研究发展计划(863计划)课题(2012AA102001)资助;林业公益性行业科研专项(20110428)资助;国家重大专项项目(E0305/1112/02)资助;湖南省高校科技成果产业化培育项目(11CY019)资助
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采用最大似然法、马氏距离法、光谱角填图法、支持向量机法、神经网络法和最小距离法6种分类方法，对辽宁省2010年3—12月MODISNDVI数据，用该数据做主成分分析的前3个主成分数据、前5个主成分数据和2010年6—10月MODISNDVI数据等4类数据进行土地利用分类研究。结果表明：6种分类方法中最大似然法、马氏距离法和最小距离法3种方法较适合对MODISNDVI数据进行信息提取，其总体分类精度分别达82．63％、80．29％、79．17％，乔木林类型信息提取精度分别达81．91％、78．54％、80．
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