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| 训练样本对遥感影像分类精度影响研究 | |
| 引用本文： | 高文杰,王金亮,刘广杰.训练样本对遥感影像分类精度影响研究[J].云南地理环境研究,2015(2):31-36. |
| 作者姓名： | 高文杰 王金亮 刘广杰 |
| 作者单位： | 云南师范大学旅游与地理科学学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(41271230,40861009) |
| 摘 要： | 以大理SPOT-5 HRG影像和Landsat TM影像作为数据源,在构建标准训练样本数据集的基础上,探索训练样本对遥感影像分类的影响。选取不同训练样本数量组合,分别对监督分类中的平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然法、神经网络和支持向量机6种分类方法进行多次实验,并采用Kappa系数和总体分类精度对实验分类结果的精度进行评价。结果表明:以多次分类结果的平均值作为最终的分类结果能减小随机误差;增加训练样本数量可以减小单次分类引起的随机误差;在不同的训练样本量下,支持向量机的分类精度最高。 |
| 关 键 词： | 训练样本 遥感分类 分类精度 大理 |
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