【摘 要】
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以洪河国家级自然保护区为研究对象,应用卷积神经网络(CNN)方法进行高分辨率湿地遥感影像的分类研究,并与基于光谱支持向量机(SP-SVM)的方法和基于纹理及光谱的支持向量机(TS
【机 构】
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哈尔滨师范大学地理科学学院; 长春师范大学城市与环境科学学院; 中国科学院东北地理与农业生态研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41571199)资助~~
论文部分内容阅读
以洪河国家级自然保护区为研究对象,应用卷积神经网络(CNN)方法进行高分辨率湿地遥感影像的分类研究,并与基于光谱支持向量机(SP-SVM)的方法和基于纹理及光谱的支持向量机(TSP-SVM)的方法进行了对比。结果显示,对于所选取的2个研究区域,CNN分类方法的全局精度高于SP-SVM方法 5.61%和5%,高于TSP-SVM方法 4.18%和4.15%。尤其对于部分湿地植被的分类精度明显高于SP-SVM和TSP-SVM方法。研究表明,卷积神经网络为湿地识别的精细划分提供了有利的手段。
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