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基于eCognition软件分别采用K-最近邻(KNN)分类、支持向量机(SVM)分类和CART决策树分类对GF-2遥感影像进行面向对象分类,并对3种分类方法的结果进行比较分析。结果表明:K-最近邻分类在影像准确性、复杂多样性、影像光谱混淆以及分布边界模糊等方面具有较高的识别能力。
基于GF-2遥感影像的面向对象分类方法比较研究
【摘 要】
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基于eCognition软件分别采用K-最近邻(KNN)分类、支持向量机(SVM)分类和CART决策树分类对GF-2遥感影像进行面向对象分类,并对3种分类方法的结果进行比较分析。结果表明:K-最
【机 构】
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东华理工大学测绘工程学院,东华理工大学放射性地质与勘探技术国防重点学科实验室
【出 处】
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江西科学
【发表日期】
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2019年6期
【基金项目】
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东华理工大学博士科研启动基金(DHBK2017158);东华理工大学放射性地质与勘探技术国防重点学科实验室开放基金项目(RGET1905);抚州市社科规划项目(19sk08)
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