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2017年13期
結合灰度紋理和支持向量機分類的三江源草地信息提取
| 作 者 | 王愛芳，王妮 |
| 第一作者 | 王愛芳 |
| 作者單位 | 滁州學院地理信息與旅游學院，安徽滁州 |
| 卷 號 | 45 |
| 發表年份 | 2017 |
| 發表刊期 | 13 |
| 發表頁面 | 210-213，231 |
| 關 鍵 字 | 三江源；草地信息提取；遙感；支持向量機；灰度紋理, |
| 摘 要 | 以三江源地區地形地貌特征、草場分布較為典型的班瑪縣為例，以HJ環境星多光譜影像為主要數據，基于支持向量機SVM超平面理論，結合灰度共生矩陣尋找最適宜的分類核函數，選取了三江源地區草地信息提取的最適宜SVM分類模型，并與傳統的監督分類方法最大似然法和SVM分類方法進行比較，進行三江源草地分類方法的優化。結果表明，與傳統監督分類方法相比，除Sigmoid核函數外，其余結合方法的分類精度均有所提高，其中結合紋理和高斯核函數的SVM分類模型有著較理想的識別效果，精度達到91%，Kappa系數為0.856 0，能為三江源地區草地可持續利用以及生態系統恢復提供基礎數據。 |
| 附 件 |
結合灰度紋理和支持向量機分類的三江源草地信息提取
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