青藏高原深切割区GF-1土地利用分类精度研究

• 作者: 刘智 孙小飞 范敏 韩磊
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 深切割区 高分一号 分类 精度
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 技术热点研究
• 页码范围: 13-15
• 页数: 3页
• 分类号: P237.9
• 字数: 3317字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2017.10.004

摘要

以青藏高原深切割地区为例,研究高分一号影像在深切割地区的分类方法.分别采用最大似然法、神经网络法和支持向量机分类法对影像进行分类,并对分类精度进行评价和分析.结果表明:1)高分一号区分地物的精度较高,可满足土地利用的遥感监测;2)支持向量机分类方法其总体精度为91.67%,Kappa系数为89.54%,均高于最大似然法和神经网络分类法.因此,支持向量机分类方法更适合于高分一号影像在深切割地区的分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙小飞	成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室	6	50	4.0	6.0
2	范敏		13	43	4.0	5.0
3	刘智		15	108	5.0	10.0
4	韩磊		19	102	6.0	9.0