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摘要
当前遥感影像空间分辨率越来越高,对分类方法的要求也越来越高.针对城市地区高空间分辨率遥感影像,选取了两种不同数据源的高分城区遥感数据,先进行多尺度分割、特征提取,然后使用BF+CFS方法进行特征选择,再通过K最近邻、贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林等五种分类方法对遥感影像进行分类,并对比分析不同分类方法的分类结果及精度.研究结果表明,贝叶斯、决策树和随机森林分类对城区高分影像的分类精度较高.其中随机森林分类方法的分类结果最准确,但分类时涉及参数设置较多,对于实际生产应用的适用性不高;而贝叶斯分类操作简单,分类精度较高,更适用于城区高分遥感数据的生产应用.
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