作者：周霞; 刘彦文; 姜宇榕; 刘建遥感影像监督分类可分离度kappa系数
摘要：针对 Landsat -8 0 LI和 GF- 1 WFV传感器参数的特点,选择支持向量机（SVM）分类方法分别对咸宁市同-时段的Landsat - 8 遥 感影像和GF - 1遥感影像进行土地利用分类研究.结果表明,Landsat -8在耕地与林地、水域与裸地可分离性方面高于GF - 1,提取的 林地面积占比和耕地面积占比更接近于真实值;Landsat - 8和 GF - 1的分类总精度分别为85. 76%和88. 38%, KaPPa 系数分别为 0.807 1和0.8204,说明GF-1的分类效果好于Landsat-8;GF-1具有较高的分辨率优势,对分布零散的地物识别效果优于Landsat- 8.
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