【摘 要】
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遥感影像的监督分类算法在环境监测、地质调查等领域均有重要应用。本文利用最大似然（ML）分类器和支持向量机（SVM）分类器对土地利用和地表覆盖问题中地物类型的提取和识别进行研
【机 构】
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山东科技大学测绘科学与工程学院,长江水利委员会长江勘测规划设计研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41376108,41506210);测绘公益性行业科研专项经费资助项目(201512034);海洋公益性行业科研专项经费资助项目(201305034);中国博士后基金面上项目(2015M572064);卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(KLAMTA201408);海岛(礁)测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室资助项目(2014A01)
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遥感影像的监督分类算法在环境监测、地质调查等领域均有重要应用。本文利用最大似然（ML）分类器和支持向量机（SVM）分类器对土地利用和地表覆盖问题中地物类型的提取和识别进行研究,系统分析两种不同分类方法对地物分类结果的影响。通过选取Landsat LT5和LE7卫星遥感影像数据及定义训练样本,对比分析利用ML和SVM分类器的分类成果精度,其中Landsat LT5和ML、SVM组合的分类精度分别达94.64%和94.98%,而Landsat LE7和ML、SVM组合的分类精度则分别达97.63%和99.29
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