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摘要:
以黑龙江省扎龙自然湿地保护区高光谱遥感影像为试验区域,通过对野外试验调查数据和预处理后的高光谱遥感影像进行前期处理,再采用光谱角填图( SAM)图像分类方法进行植被分类实验得出结果,并与最大似然法和支持向量机( SVM)分类方法结果进行对比研究分析,通过实验结果得出误差矩阵和精度评价分析,得到最大似然法的总体分类精度和以及Kappa系数是最低的,而光谱角填图分类方法的总体精度为89.87%, Kappa系数为0.8807,分类结果要好于其他两种分类方法,其对高光谱遥感影像植被分类实验更具有准确性和实用性。
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文献信息
篇名 基于 SAM 算法的遥感影像湿地植被分类
来源期刊 森林工程 学科 农学
关键词 光谱角填图 植被分类 精度评价
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 ? 森林资源建设与保护 ?
研究方向 页码范围 8-13
页数 6页 分类号 S757.1
字数 3326字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李明泽 东北林业大学林学院 61 743 17.0 23.0
2 张培赢 东北林业大学林学院 1 18 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
光谱角填图
植被分类
精度评价
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
森林工程
双月刊
1006-8023
23-1388/S
大16开
哈尔滨市香坊区和兴路26号东北林业大学
14-170
1985
chi
出版文献量(篇)
3661
总下载数(次)
11
总被引数(次)
25061
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