【摘 要】
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【目的】分析Landsat 8 OLI卫星遥感影像数据面向农用地分类的实际应用方法和效果,以新疆奇台县南部为研究对象。【方法】使用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和神经网络(Neur
【机 构】
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新疆交通职业技术学院,新疆大学资源与环境科学学院,河南测绘职业学院
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金项目"构建大面积农田遥感监测系统关键技术研究"(2016D01B016)~~
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【目的】分析Landsat 8 OLI卫星遥感影像数据面向农用地分类的实际应用方法和效果,以新疆奇台县南部为研究对象。【方法】使用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和神经网络(Neural Net)三种分类器进行研究区农用地分类对比。【结果】通过对三种分类器参数设置参数精度检验,利用上述三种算法对农用地地物分类进行精度评价,在整体分类精度中,支持向量机算法(SVM)<随机森林算法(RF)<神经网络算法(Neural Net),分类精度分别为:90.75%,94.30%和94.84%。【结论
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