【摘 要】
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运用SPOT-5全色和多光谱影像，采用支持向量机（ SVM）法对森林植被进行分类研究，探讨了SVM法的分类能力以及纹理信息在森林植被分类中的影响。结果表明：Gram-Schmidt光谱锐化法是北
【机 构】
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省部共建森林培育与保护教育部重点实验室北京林业大学
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运用SPOT-5全色和多光谱影像，采用支持向量机（ SVM）法对森林植被进行分类研究，探讨了SVM法的分类能力以及纹理信息在森林植被分类中的影响。结果表明：Gram-Schmidt光谱锐化法是北京山区SPOT-5影像最佳的融合方法；SVM法在高分辨率影像森林植被分类中精度较高，不同核函数对分类精度的影响不显著；基于灰度共生矩阵产生的纹理信息能够提高SVM法的分类精度，3×3窗口是提高分类精度的最佳纹理窗口。
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