基于支持向量机的竹林信息提取研究

• 作者: 官凤英 范少辉 郭宝华 黄永南
• 来源期刊: 西北林学院学报
• 关键词: 支持向量机 Landsat TM影像 竹林 精度评价
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 森林生物学
• 页码范围: 80-84
• 页数: 5页
• 分类号: S711
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-7461.2014.02.14

摘要

竹资源的消长、变化对区域经济可持续发展和生态平衡维护具有重要作用,信息提取是应用遥感技术对竹资源监测和管理的基础,以TM遥感影像为基础,采用支持向量机(SVM)方法对福建省顺昌县的竹资源信息进行提取,并与传统的最大似然分类法进行比较.结果表明:基于支持向量机方法提取精度达到81.01％,kappa系数为0.77;该方法比最大似然法精度高,并且操作简单和适用性强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范少辉	国际竹藤中心竹藤科学与技术重点实验室	175	2674	30.0	40.0
2	官凤英	国际竹藤中心竹藤科学与技术重点实验室	45	580	13.0	23.0
3	郭宝华	国际竹藤中心竹藤科学与技术重点实验室	15	142	6.0	11.0