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基于SAM算法的遥感影像湿地植被分类

作者:李明泽 张培赢光谱角填图植被分类精度评价

摘要:以黑龙江省扎龙自然湿地保护区高光谱遥感影像为试验区域,通过对野外试验调查数据和预处理后的高光谱遥感影像进行前期处理,再采用光谱角填图(SAM)图像分类方法进行植被分类实验得出结果,并与最大似然法和支持向量机(SVM)分类方法结果进行对比研究分析,通过实验结果得出误差矩阵和精度评价分析,得到最大似然法的总体分类精度和以及Kappa系数是最低的,而光谱角填图分类方法的总体精度为89.87%,Kappa系数为0.880 7,分类结果要好于其他两种分类方法,其对高光谱遥感影像植被分类实验更具有准确性和实用性。

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森林工程

《森林工程》(CN:23-1388/S)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《森林工程》杂志是融科学、技术、知识、信息于一体,主要反映森林资源建设与保护、木材科学与工程、森工装备与技术、林区道路与桥梁、森工建筑与材料、林业物流与信息等方面的学术研究,及科技成果和科技动态、技术经验、技术革新与技术引进等内容。

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