| 基于EnMAP Box的遥感图像分类研究 |
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| 引用本文： | 林海晏, 岳彩荣, 吴晓晖, 胥辉, 郑欣. 基于EnMAP Box的遥感图像分类研究[J]. 西南林业大学学报, 2014, 34(2): 67-71.doi:10.3969/j.issn.2095-1914.2014.02.013 |
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| 作者姓名： | 林海晏 岳彩荣 吴晓晖 胥辉 郑欣 |
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| 作者单位： | 1.西南林业大学林学院,云南 昆明 650224;;2.首都体育学院现代教育技术中心,北京 100086 |
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| 基金项目： | 基金项目：国家公益性行业科研专项（200904045）资助;国家自然基金项目（31260156）资助. |
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| 摘 要： | 采用2007年6月云南省勐腊县TM遥感数据,利用EnMAP box进行了支持向量机的图像分类研究,以网格搜索法寻找最优参数,在设定的范围内,求得了最优C和g参数,用此参数进行支持向量机的遥感图像土地覆盖分类。结果表明：SVM方法较最大似然分类方法具有较高的分类精度,特别是阔叶林和橡胶林的精度明显优于最大似然分类方法;对于面积较小的次要类型,2种分类方法的精度基本保持一致;SVM的总体精度相对于最大似然分类提高了119%。
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| 关 键 词： | 支持向量机 EnMAP box 网格搜索法 遥感图像分类 |
| 收稿时间： | 2013-12-29 |
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