基于Landsat 8影像的不同监督分类方法精度对比分析

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监督分类是遥感图像分类的常用方法。为了探究不同监督分类方法的精度,分别使用神经网络、波谱角、最大似然、最小距离、光谱信息散度、马氏距离、平行六面体、支持向量机法、二进制编码等9种算法监督分类方法对云南省禄丰县Landsat 8影像进行分类及精度分析,结果表明:从总体精度来看,神经网络分类法、支持向量机法、最大似然法的精度较高;从各地类分类精度来看,最大似然法对草地以及耕地的分类精度最高,神经网络分类法对林地和未利用地的分类精度最高,支持向量机法对城乡工矿居民用地和水域的分类精度最高。
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