【摘 要】
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为提高土地覆盖分类精度,本文应用SPOT.HRV卫星图象,将其空间信息(增强处理图象)叠加到光谱信息(原图象)上的方法编制土地覆盖类型图,并设立9个探讨项目,通过分类精度检验表
【机 构】
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新疆大学地理系,东京理科大学理工学部
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为提高土地覆盖分类精度,本文应用SPOT.HRV卫星图象,将其空间信息(增强处理图象)叠加到光谱信息(原图象)上的方法编制土地覆盖类型图,并设立9个探讨项目,通过分类精度检验表明:用增强处理图象进行分类时PCC从88.1%提高到92.2%,区分精度从91.0%提高到96.5%,误分率从19.0%减少到7.5%。作业效率也明显提高。
In order to improve the accuracy of land cover classification, this paper uses the SPOT.HRV satellite image to compose the land cover type map by adding the spatial information (enhanced image) to the spectral information (original image) and set up 9 exploration projects The results of classification accuracy test showed that the PCC increased from 88.1% to 92.2%, the discrimination accuracy increased from 91.0% to 96.5%, and the misclassification rate decreased from 19.0% to 7.5%. Working efficiency is also significantly improved.
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