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题名基于SAM算法的遥感影像湿地植被分类
被引量：13
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作者
李明泽
张培赢
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机构
东北林业大学林学院
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出处
《森林工程》
2015年第2期8-13,共6页
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基金
黑龙江省省院科技合作项目(HZ201315)
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文摘
以黑龙江省扎龙自然湿地保护区高光谱遥感影像为试验区域,通过对野外试验调查数据和预处理后的高光谱遥感影像进行前期处理,再采用光谱角填图(SAM)图像分类方法进行植被分类实验得出结果,并与最大似然法和支持向量机(SVM)分类方法结果进行对比研究分析,通过实验结果得出误差矩阵和精度评价分析,得到最大似然法的总体分类精度和以及Kappa系数是最低的,而光谱角填图分类方法的总体精度为89.87%,Kappa系数为0.880 7,分类结果要好于其他两种分类方法,其对高光谱遥感影像植被分类实验更具有准确性和实用性。
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关键词
光谱角填图
植被分类
精度评价
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Keywords
SAM
vegetation classification
classification accuracy
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分类号
S757.1
[农业科学—森林经理学]
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