【摘 要】
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为了研究遥感图像森林林型SVM分类多特征的选择对提高分类精度的影响，选取小波变换不同尺度纹理、四种植被指数、最优波段光谱特征等不同组合构成林型分类多特征向量进行分类
【机 构】
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广西师范大学计算机科学与信息工程学院,北京师范大学遥感科学国家重点实验室,广东第二师范学院计算机系,湖南科技学院数学与计算科学系
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为了研究遥感图像森林林型SVM分类多特征的选择对提高分类精度的影响，选取小波变换不同尺度纹理、四种植被指数、最优波段光谱特征等不同组合构成林型分类多特征向量进行分类。结果表明，纹理与植被指数、最优波段组合多特征的森林林型分类精度最高，阔叶林、针叶林和竹林的分类精度分别为84．4％、86．5％、91．0％，比纹理单类特征分类分别提高4．1％、4．0％、1．1％，比植被指数单类特征分类分别提高9．2％、11．8％、11．9％。多特征的分类精度一般要高于单类特征，纹理能够较明显提高林型可分性，植被指数也有一定的
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