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摘要
基于GF-6遥感数据，对比不同道路材质的光谱特性，利用机器学习技术，研发出道路材质识别试验数据集。试验数据集由4部分组成：（1）遥感影像数据集，包括研究区GF-6宽幅（WFV）数据和GF-2遥感影像数据；（2）光谱特征指数数据集，包括光谱差值指数数据集、光谱比值指数数据集、光谱方差指数数据集、光谱归一化指数数据集；（3）样本数据集，基于Google影像和百度街景数据收集道路材质类型样本；（4）道路材质识别结果数据集，道路材质识别精度达到80.07%,Kappa系数为0.70，满足一定的精度要求。
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