基于ALOS遥感影像植被分类方法的比较研究

编号 zgly0000956099

文献类型 期刊论文

文献题名 基于ALOS遥感影像植被分类方法的比较研究

学科分类 220.2530;林业遥感

作者 滕全晓  徐天蜀 

作者单位 西南林业大学林学院 

母体文献 林业资源管理 

年卷期 2015(4)

页码 69-72

年份 2015 

关键词 ALOS  最大似然法  支持向量机  面向对象 

文摘内容 以云南省宜良县ALOS影像为基础数据,利用最大似然法、支持向量机方法和面向对象的支持向量机方法对ALOS影像进行植被分类研究。实验结果:最大似然法分类精度为79.33%,支持向量机方法分类精度为82.25%,面向对象的支持向量机分类方法精度为86.13%,面向对象的支持向量机分类方法取得较好的分类效果。研究结果可为中高分辨率遥感影像分类研究提供参考。