基于多源遥感数据融合的土地利用类型及典型树种分类方法研究

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本研究利用固定翼无人机获取目标区域的低空遥感影像,通过倾斜摄影技术构建数字表面模型,结合卫星遥感多光谱影像进行数据融合,采用支持向量机和面向对象分类两种方法,对目标区域的土地利用类型和典型树种进行识别和分类,同时依据位置信息的评价方法和误差矩阵对分类解译精度进行验证。研究结果显示支持向量机的分类总体精度达到了72.89%,Kappa系数为0.697;面向对象分类总精度达到了77.78%,Kappa系数为0.752。两种方法均有较好的一致性,基本能够满足精度需求,同时由于面向对象分类的方法加入纹理结构和形状
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