【摘 要】
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为了探究基于SPOT5影像的针叶林信息提取的方法，提高森林资源调查效率，为森林资源的合理开发和科学规划提供依据，以湖南省攸县黄丰桥国有林场为研究对象，利用SPOT5遥感影像及外业
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为了探究基于SPOT5影像的针叶林信息提取的方法，提高森林资源调查效率，为森林资源的合理开发和科学规划提供依据，以湖南省攸县黄丰桥国有林场为研究对象，利用SPOT5遥感影像及外业调查数据为数据源，运用最大似然分类、神经网络分类法、马氏距离分类法3种分类法对针叶林信息进行提取，并对其精度进行评价。研究结果表明：总体精度最高的是最大似然分类法89．223O％，其次是神经网络分类法86．0682％，马氏距离分类法是79．7375％；Kappa系数分别为0．8653，0．8255，0．746；最大似然法在保证针叶
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