| SVM和ANN在多光谱遥感影像分类中的比较研究 |
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| 引用本文： | 李颖,李耀辉,王金鑫,张成才.SVM和ANN在多光谱遥感影像分类中的比较研究[J].海洋测绘,2016(5):19-22. |
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| 作者姓名： | 李颖 李耀辉 王金鑫 张成才 |
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| 作者单位： | 中国气象局 河南省农业气象保障与应用技术重点实验室,河南 郑州 450003 ；河南省气象科学研究所,河南 郑州 450003;郑州大学 水利与环境学院,河南 郑州 450001 |
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| 基金项目： | 中国气象局河南省农业气象保障与应用技术重点实验室开放基金(AMF201407,AMF201507)；河南省基础与前沿技术研究项目(142300410048,152300410044) |
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| 摘 要： | 首先利用支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)对Landsat 8 OLI多光谱影像进行基于光谱信息的土地利用监督分类;然后,对多波段进行主成分变换,提取第一主成分的主要纹理信息,与光谱信息一起进行融合光谱和纹理信息的SVM和ANN影像监督分类。对比分析发现:对中原地区,SVM是Landsat 8多光谱遥感影像分类的较优方法,尤其适用于农业用地信息提取;光谱分类即可达到较高精度,纹理信息对提高分类精度的作用十分有限。
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| 关 键 词： | 多光谱遥感 影像分类 支持向量机 人工神经网络 纹理 |
A Comparative Study of SVM and ANN in Multispectral Image Classification |
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| LI Ying,LI Yaohui,WANG Jinxin,ZHANG Chengcai.A Comparative Study of SVM and ANN in Multispectral Image Classification[J].Hydrographic Surveying and Charting,2016(5):19-22. |
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| Authors: | LI Ying LI Yaohui WANG Jinxin ZHANG Chengcai |
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