遥感图像分类方法比较研究

• 作者: 邱德艳
• 来源期刊: 考试周刊
• 关键词: 遥感图像分类平行六面体法 最小距离法 马氏距离法 最大似然法 人工神经网络分类
• 年，卷（期）: 2014,（18）
• 所属期刊栏目: 出类拔萃
• 页码范围: 195-196
• 页数: 2页
• 字数: 1899字
• 语种: 中文

摘要

鉴于遥感监督分类方法的普遍应用,本文介绍了五种常用的监督分类方法:平行六面体法、最小距离法、马氏距离法、最大似然法和人工神经网络分类法,就同一地区TM影像应用这五种方法进行土地利用分类,对比分析这五种方法的分类精度,发现人工神经网络对土地覆盖与利用的分类精度高于最大似然法,最大似然法分类精度优于平行六面体法、最小距离法和马氏距离法,所得结论对有关遥感图像分类工作具有指导和借鉴意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱德艳		1	4	1.0	1.0