【摘 要】
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为研究不同面向对象分类方法对GF-2影像桉树信息提取的可靠性,以广西平朗乡为研究区,首先对GF-2影像做多尺度分割处理,然后采用贝叶斯（Bayes）、决策树（DST）、K最近邻法（KNN）、支持
【机 构】
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广西林业勘测设计院,安徽科技学院,广西壮族自治区气象减灾研究所、国家卫星气象中心遥感应用试验基地
【基金项目】
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安徽科技学院引进人才资助项目(ZRC2014396,ZHYJ201601,ZHYJ201603);安徽高校自然科学研究项目计划(KJ2016A173,KJ2016A168)
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为研究不同面向对象分类方法对GF-2影像桉树信息提取的可靠性,以广西平朗乡为研究区,首先对GF-2影像做多尺度分割处理,然后采用贝叶斯（Bayes）、决策树（DST）、K最近邻法（KNN）、支持向量机（SVM）、随机森林（RDT）等5种分类器进行分类提取,最后对提取结果进行混淆矩阵精度分析。结果表明：在这5种分类方法中,支持向量机方法的精度最高,总体精度达86.4%,Kappa系数为0.73,贝叶斯方法的精度最差。可见GF-2影像可以作为桉树信息遥感监测的数据源之一,且支持向量机分类方法是桉树提取的较优选
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