作者：刘炜图像分类定边县支持向量机小波滤波
摘要：提出一种更合适的土地利用分类方法,比较该方法与最大似然法识别定边县OLI图像上11种主要土地利用类型的精度。对OLI图像小波滤波后进行LBV变换,以LBV变换的衍生波段作为有效特征进行SVM监督分类,分类后执行基于数学形态学的开、闭运算操作,计算所得分类图的总体分类精度和Kappa系数,并与最大似然法分类结果比较。分类结果表明,与最大似然法相比,本文提出的OLI图像分类方法能够更准确地识别定边县11种土地利用类型,有效降低“椒盐效应”。所得分类图的总体分类精度和 Kappa系数分别为83.62%和0.785,比最大似然法分类结果分别提高12.82%和14.26%。
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