【摘 要】
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随着遥感技术的发展,多光谱和高分辨率遥感已成为重要发展趋势。这对分类方法提出更高要求,也增加了难度,特别在精细分类实践应用中,相似地物间性状差异较小,同物异谱、同谱
【机 构】
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重庆市勘测院; 重庆建筑工程职业学院;
【基金项目】
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住房城乡建设部2015年科学技术项目(2015-K8-009)
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随着遥感技术的发展,多光谱和高分辨率遥感已成为重要发展趋势。这对分类方法提出更高要求,也增加了难度,特别在精细分类实践应用中,相似地物间性状差异较小,同物异谱、同谱异物现象普遍存在。本文以美国印第安纳州地区高光谱影像(AVIRIS影像)和武汉九峰地区高分辨率影像(Quickbird影像)为研究对象,利用交叉验证的方法进行参数估计,分别采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和留一验证法(Leave-One-Out Cross Validation,LOOCV)对影像进行分类,并根据实地调查数据估计精度,实验结果显示出该方法有较高精度和良好效果。
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