基于支持向量机的湿地遥感分类方法
本文选题：湿地 + 支持向量机分类 ； 参考：《测绘与空间地理信息》2016年11期
【摘要】：利用遥感的方法监测湿地动态是湿地管理保护的重要手段,本文以陕西合阳黄河湿地为研究区,利用支持向量机的方法提取研究区湿地土地利用现状,并与传统的监督分类方法——最小距离法和最大似然法分类结果进行比较。结果表明,支持向量机方法分类结果总精度高,分类图斑与原始图像一致性高,噪声和错分现象较少,是湿地遥感分类的有效手段。
[Abstract]:Monitoring wetland dynamics by remote sensing is an important means of wetland management and protection. This paper takes the Yellow River wetland in Heyang, Shaanxi Province as the research area, and extracts the status of wetland land use in the study area by means of support vector machine (SVM). The results are compared with the traditional supervised classification methods, the minimum distance method and the maximum likelihood method. The results show that SVM is an effective method for wetland remote sensing classification because of its high accuracy, high consistency between classification spots and original images, and less noise and misclassification.
【作者单位】： 陕西省农业遥感信息中心;
【分类号】：P237
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，本文编号：2115918
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