| 沙漠化遥感分类方法对比分析——以新疆塔河下游为例 |
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| 作者姓名： | 李策 何秉宇 王慧 |
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| 作者单位： | 1. 新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐830046;乌鲁木齐市新市区环保局,乌鲁木齐830011
2. 新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐,830046 |
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| 摘 要： | 新疆是我国受沙漠化危害最严重的省区,而沙漠化信息提取是遥感专题信息提取的难点之一,探索合适的沙漠化遥感分类方法可以为相关部门提供决策支持.本文利用TM&ETM遥感影像对比分析了现有主要应用的最大似然、最小距离、决策树等几大分类方法在沙漠化分类中的应用,结果显示:①传统的最大似然方法分类精度及出图效果等各方面优于SVM、最小距离及决策树方法.最大似然的分类总精度以及Kappa系数分别达到96.43％和0.95,分类精度随先验概率的增大而减小,混淆程度小,结果图清晰,能反应真实的沙漠化分布情况.②SVM径向基函数分类可以达到分类目的,当γ逐渐增大时精度增高,混分较稍严重,可以反应真实的沙漠化分布情况.③最小距离精度较低,有严重的漏分现象,能一定程度上反应沙漠化的分布情况.④决策树分类法的精度低,分类指数筛选复杂,分类结果图并不能很好的反应真实的沙漠化分布情况.
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| 关 键 词： | 沙漠化 遥感图像分类 支持向量机 最大似然 |
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