【摘 要】
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影像植被分类中数据源的时相因素会对分类结果产生重要影响.研究以2月份和8月份成像的QuickBird、WorldView-2为数据源,利用最大似然分类法将两类影像分为针叶树、阔叶树和草类3个类别,分析植被生长旺盛季与非旺盛季数据在植被分类中的有效性.实验结果表明:QuickBird影像分类的总体精度为96.6667%, Kappa系数0.9500, WorldView-2分类的总体精度为93.98
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影像植被分类中数据源的时相因素会对分类结果产生重要影响.研究以2月份和8月份成像的QuickBird、WorldView-2为数据源,利用最大似然分类法将两类影像分为针叶树、阔叶树和草类3个类别,分析植被生长旺盛季与非旺盛季数据在植被分类中的有效性.实验结果表明:QuickBird影像分类的总体精度为96.6667%, Kappa系数0.9500, WorldView-2分类的总体精度为93.9871%, Kappa系数0.9098,均取得较好的分类结果;QuickBird分类的总体精度较World
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