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摘要
研究利用无人机获取成都市植物园全域的高光谱影像，采用实时动态测量技术（Real-time kinematic,RTK）对园区内140种树种采集了1 246个样本，筛选出样本量>30棵的20种树种作为待分类树种。运用随机森林和支持向量机等2种机器学习算法开展20种树种的分类模型构建，结果表明支持向量机算法表现出较好的分类精度，其中整体精度为0.60、Kappa系数为0.50。与传统卫星高光谱影像结合传统分类方法相比，该方法的植被种类分类成果精度有较大提高。
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单位中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司
