【摘 要】
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以ETM+影像数据为例,采用基于支持向量机的方法对黄河中上游区域湿地信息进行提取,并将该方法与传统的最大似然分类提取方法以及面向对象的提取方法进行对比分析。结果表明:基于支持向量机方法的提取精度高达93.57%,Kappa系数也超过了0.9,比单纯的最大似然分类方法或者面向对象的方法提取精度高得多,而且该方法操作性和实用性也很强。
【机 构】
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北京大学遥感与地理信息系统研究所,燕山大学信息学院
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以ETM+影像数据为例,采用基于支持向量机的方法对黄河中上游区域湿地信息进行提取,并将该方法与传统的最大似然分类提取方法以及面向对象的提取方法进行对比分析。结果表明:基于支持向量机方法的提取精度高达93.57%,Kappa系数也超过了0.9,比单纯的最大似然分类方法或者面向对象的方法提取精度高得多,而且该方法操作性和实用性也很强。
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