基于GF-1 PMS影像的土地利用/覆盖分类研究

• 作者: 万程辉 吴宗俊 张红梅
• 来源期刊: 江西科学
• 关键词: GF-1 土地利用/覆盖分类 监督分类 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 地球科学
• 页码范围: 437-442,456
• 页数: 7页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2018.03.016

摘要

土地利用/覆盖变化是当前全球环境变化的重要内容之一,而土地利用/覆盖分类是其基础工作之一.以萍乡市区为研究区,利用国产GF-1 PMS影像为基础数据,采用最小距离、最大似然法、平行六面体和支持向量机四种监督分类法进行了土地利用/覆盖分类试验研究.结果表明:最大似然法和支持向量机分类算法具有更好的分类精度,总体精度分别为93.3和96.03,Kappa系数分别为0.9172和0.9487,而最小距离法和平行六面体的精度则差很多.由于GF-1 PMS的多光谱波段和全色波段的空间分辨率分别为8 m和2 m,因而支持向量机分类结果可以满足很多水文、生态等模型的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张红梅		7	13	2.0	3.0
2	万程辉		16	130	7.0	11.0
4	吴宗俊		1	0	0.0	0.0