【摘 要】
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训练样本的选取是影响监督分类精度的直接原因之一,数据空间分辨率越高,训练样本要求越准确,而人机交互训练样本选取推广力有限。利用机载高光谱(AISA)和激光雷达(LiDAR)主被
【机 构】
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浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室,浙江农林大学省部共建亚热带森林培育国家重点实验室,中国林业科学研究院资源信息研究所
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划项目(201610341013),国家自然科学基金资助项目(41201365),浙江农林大学科研发展基金资助项目(2014FR004)
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训练样本的选取是影响监督分类精度的直接原因之一,数据空间分辨率越高,训练样本要求越准确,而人机交互训练样本选取推广力有限。利用机载高光谱(AISA)和激光雷达(LiDAR)主被动遥感数据,探讨基于高分辨率影像的训练样本自动提取技术以及适合树种识别的遥感变量。根据树木的结构和高度差异,开展树高分层掩膜试验,并计算光谱间夹角,在每个高度层中自动化优选树种的高纯度训练样本。计算植被指数、主成分分析等特征变量,基于支持向量机分类器对研究区进行树种精细分类。实验表明:通过对阔叶林、马尾松Pinus massonia
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