本文選題：資源三號(hào)　切入點(diǎn)：三凱高速　出處：《北京測(cè)繪》2016年03期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：以貴州省三凱高速路段資源三號(hào)遙感影像為例,對(duì)比分析支持向量機(jī)監(jiān)督分類(lèi)、ISODATA非監(jiān)督分類(lèi)以及SVM面向?qū)ο蠓诸?lèi)方法的成果與精度,研究這三種分類(lèi)方法在資源三號(hào)影像分類(lèi)上的適用性。研究結(jié)果表明,監(jiān)督分類(lèi)與面向?qū)ο蠓诸?lèi)效果良好,其總體分類(lèi)精度、Kappa系數(shù)等指標(biāo),都要明顯優(yōu)于非監(jiān)督分類(lèi)。對(duì)于不同地物分布以及光譜信息的資源三號(hào)影像,監(jiān)督分類(lèi)與面向?qū)ο蠓诸?lèi)各有優(yōu)勢(shì),可以視情況選擇。
[Abstract]:Taking the remote sensing image of resource 3 of Sankai expressway in Guizhou province as an example, this paper compares and analyzes the results and accuracy of support vector machine supervised classification and SVM object-oriented classification. The applicability of these three classification methods in the classification of resource 3 image is studied. The results show that the supervised classification and object oriented classification have good results, and the overall classification accuracy is higher than Kappa coefficient. The supervised classification and object oriented classification have their respective advantages and can be selected according to the situation.
【作者單位】： 貴州省交通規(guī)劃勘察設(shè)計(jì)研究院股份有限公司;長(zhǎng)沙理工大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院;
【基金】：貴州交通科技計(jì)劃項(xiàng)目(編號(hào):2014-121-039) 國(guó)家自然科學(xué)基金(編號(hào):41471421)
【分類(lèi)號(hào)】：P237

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本文編號(hào)：1565212