| 基于SVM的高分一号卫星影像分类 |
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| 引用本文： | 杨长坤,王崇,张鼎凯,张路路.基于SVM的高分一号卫星影像分类[J].测绘与空间地理信息,2015(9). |
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| 作者姓名： | 杨长坤 王崇 张鼎凯 张路路 |
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| 作者单位： | 1. 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院，辽宁阜新123000; 中国科学院遥感与数字地球研究所，北京100101;2. 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新,123000;3. 中国科学院遥感与数字地球研究所，北京100101; 山东科技大学测绘科学与工程学院，山东青岛266590 |
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| 摘 要： | 以辽宁阜新为研究区,运用支持向量机(SVM)的方法对高分一号8 m,16 m和Landsat8多光谱影像进行土地利用分类对比研究。实验表明,SVM的分类精度高于最小距离和最大似然方法,高分一号多光谱数据的分类精度高于Landsat8数据,可以应用于土地利用的分类。
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| 关 键 词： | 高分一号 SVM Landsat8 精度评价 |
Classification of GF-1 Satellite Image Based on SVM |
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| Abstract: | By using the Support Vector Machine ( SVM) method, this paper compares the classification results of GF-1, with resolu-tion of 8 m and 16 m, and Landsat8 multispectral images.Experiment result, taking Fuxin City as the study area, shows that the pro-posed SVM method has higher classification accuracy than both the minimum distance and maximum likelihood methods.The result al-so shows classification accuracy of GF-1 is higher than that of Landsat8, thus GF-1 can meet the needs of the classification of land cover use. |
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| Keywords: | GF-1 SVM Landsat8 accuracy assessment |
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