【摘 要】
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在分析传统统计模式识别分类方法分类精度不高的现状的基础上，以OMIS—I影像为例，采用基于支持向量机的方法对延河流域枣园地区植被信息进行提取，取得了很好的实验结果。与传统
【机 构】
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陕西师范大学旅游与环境学院,西北核技术研究所
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在分析传统统计模式识别分类方法分类精度不高的现状的基础上，以OMIS—I影像为例，采用基于支持向量机的方法对延河流域枣园地区植被信息进行提取，取得了很好的实验结果。与传统的最大似然分类提取方法相比，基于支持向量机的方法提取精度达90．50％，Kappa系数也超过了0．87，比单纯的最大似然分类方法提取精度高得多，而且该方法具有很强的操作性和实用性。图6，表2，参6。
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