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MNF和SVM在遥感影像计算机分类中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
纪娜  李锐  李静 《水土保持通报》2009,29(6):153-158
由于黄土高原地形复杂,单纯采用监督分离变换MNF(Minimum Noise Fraction)变换得到的4个去除噪声波段、归一化植督分类方法很难获得理想的精度,以延安市区为实验区,以 TM 遥感图像的最小噪声被指数NDVI和该地域的DEM作为数据源,采用支持向量机SVM(Support Vector Machine)的方法对研究区土地利用与覆盖状况进行分类,获得了较理想的分类结果.  相似文献   
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