【摘要】：文章以"高分四號(hào)"衛(wèi)星數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,以湖南洞庭湖區(qū)域?yàn)橹饕芯繀^(qū)域,建立了洞庭湖三級(jí)濕地分類系統(tǒng)(主要包括:水體、草灘地、泥灘、耕地、林地、裸地六類),分別使用最大似然法、支持向量機(jī)法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)洞庭湖濕地進(jìn)行遙感信息提取。結(jié)果顯示,在三種不同的遙感分類方法中,最大似然法分類精度相對(duì)較高,總體精度為77.14%,Kappa系數(shù)為0.592 9。研究發(fā)現(xiàn):"高分四號(hào)"衛(wèi)星影像具有良好的濕地類型信息提取能力,采用最大似然分類方法可以較好的進(jìn)行大區(qū)域濕地類型信息的提取。
[Abstract]:Based on the satellite data of "Gao Fen 4" and the Dongting Lake area in Hunan Province as the main research area, a three-level wetland classification system of Dongting Lake is established (including: water body, grass beach, mudflat, cultivated land, woodland, etc.) The maximum likelihood method, support vector machine method and neural network method are used to extract remote sensing information of Dongting Lake wetland. The results show that the maximum likelihood method has a relatively high classification accuracy of 77.14 and the Kappa coefficient is 0.592 among the three different remote sensing classification methods. It is found that "Gao Fen 4" satellite image has a good ability to extract wetland type information, and the maximum likelihood classification method can be used to extract wetland type information in large area.
【作者單位】： 中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所;
【基金】：基金項(xiàng)目:國(guó)家重大專項(xiàng)(21-Y30B05-9001-13/15-2)
【分類號(hào)】：P237;TP751

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