首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于TM影像的喀什地区土地利用分类
引用本文:陈西亮,张佳华.基于TM影像的喀什地区土地利用分类[J].湖北农业科学,2016(15):4001-4005.
作者姓名:陈西亮  张佳华
作者单位:长江大学地球科学学院,武汉 430100; 中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100049
基金项目:CAS-TWAS干旱监测项目(Y3YI2701KB)
摘    要:以喀什地区为研究区,选取2010年9景TM影像为遥感信息源,利用支持向量机法对喀什地区的土地进行分类。最终分成7个类别,并用混淆矩阵对分类结果作精度评价,总体分类精度为85.28%,Kappa系数为82.79%。结果表明,利用支持向量机分类方法对TM影像进行喀什地区土地利用分类与制图是可行的,能较真实地反映该地区植被和土地利用的基本特征。

关 键 词:遥感影像  支持向量机法  混淆矩阵  喀什地区

The Land Use Classification of Kashi Region Based on TM Images
Abstract:Taking Kashi region as the study area,and selecting the data of nine TM images in 2010 as the remote sensing information sources,the land in Kashi region was classified by support vector machine method. Seven classes were sorted in fi-nal and the confusion matrix was applied to evaluate the accuracy of classification results. The overall classification accuracy was 85.28℅,and the Kappa coefficient was 82.79℅. The results showed that using the support vector machine method with TM image on Kashi was available,which can truly reflect the basic characteristics of the Kashi region′s vegetation and land use.
Keywords:the remote sensing image  support vector machine method  the confusion matrix  Kashi region
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号