基于最大似然法和SVM法的太湖流域HJ-1B影像分类

作者：孙琳; 宋爱红; 高文秀

来源：测绘信息与工程, 2012, (03): 30-33.

DOI：10.14188/j.2095-6045.2012.03.011

• 土地利用/覆盖
• 遥感分类
• HJ-1B影像
• 最大似然法
• 支持向量机法 land use/cover
• remote sensing classification
• HJ-1B image
• MLC
• SVM

以太湖流域作为研究对象,基于环境减灾卫星HJ-1B影像数据,比较利用最大似然法和支持向量机法进行土地利用/覆盖分类的效果。结果显示,SVM法在总体分类精度和Kappa系数上较传统最大似然法有所提高。SVM分类方法对于有限样本的分类表现出优越的性能,改善了传统分类方法的局限性,具有很大的应用潜力。

• 单位
  测绘遥感信息工程国家重点实验室