基于遥感影像和二类调查数据的林地类型分类方法对比研究——以广西凭祥市为例

张乃静; 侯瑞霞; 纪平

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基于遥感影像和二类调查数据的林地类型分类方法对比研究——以广西凭祥市为例

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基于Landsat 8 OLI遥感影像和森林资源二类调查数据,对有林地、灌木林地、未成林地和非林地等林地类型,分别采用最大似然、神经网络、支持向量机和决策树分类方法进行分类,验证分类精度,并对分类效果进行对比评价。结果表明:支持向量机分类方法表现最好,分类精度为78.7%,Kappa系数为0.76;其次为神经网络和决策树分类方法,分类精度分别为76.8%和72.5%,Kappa系数分别为0.72和0.68;最大似然法表现最差,分类精度为44.9%,Kappa系数为0.39。研究结果可为森林资源信息的快速提取提供理论依据。

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来源
《林草资源研究》 |2017年第4期|89-96|共8页
作者
张乃静; 侯瑞霞; 纪平;
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作者单位

中国林业科学研究院资源信息研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类森林计测学（测树学）;森林遥感;
关键词
遥感; 二类调查; 分类;

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