本論文通過對原始影像進(jìn)行裁剪,得到研究區(qū)域不同波段組合的影像數(shù)據(jù),選取適當(dāng)?shù)母信d趣區(qū)域,并以此為模板,擬用支持向量機(jī)的方法開展分類研究,獲取分類后的影像數(shù)據(jù)和分類面積統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),通過對統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出分類誤差最小的波段組合。利用實(shí)驗(yàn)得出的最佳波段組合,為領(lǐng)導(dǎo)做出決策提供科學(xué)依據(jù),便于今后對該區(qū)域的土地進(jìn)行開發(fā)利用。 

【文章來源】：經(jīng)緯天地. 2020,(04)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

研究路線示意圖

原始影像數(shù)據(jù)

道路面積百分比差值絕對值（如表1、圖3所示）：道路的分類中藍(lán)波、綠波、近紅波組合面積百分比差值絕對值最小，分類效果最好。藍(lán)波、綠波、紅邊波組合面積百分比差值絕對值次之，分類結(jié)果較好。藍(lán)波、綠波、紅波、紅邊波組合面積百分比差值絕對值再次之，分類結(jié)果較好。藍(lán)波、紅邊波、近紅波組合面積百分比差值絕對值最大，分類效果最差。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3433954