遥感混和分类算法及其在森林分类中的应用
杨永恬,田昕,冯仲科,吴发盛,李树彦
摘要(Abstract)：
本文主要通过和传统分类方法相比较,来阐述了一个遥感混和分类算法(IterativeGuidedSpectralClassRejection)的主要实现原理和方法以及该方法在森林非森林的识别方面的优势。然后通过利用该分类算法,对同一地区多时相遥感影像进行复合的影像森林分类实验,以及通过与最大似然法的对比实验,来说明该算法载森林分类中的应用和优势:提高分类精度,改善分类效果。
关键词(KeyWords)： IGSCR;森林分类;分类精度
基金项目(Foundation): 863项目(森林精准监测与重大病虫害遥感监测与预警技术研究2003AA245030);; 北京市自然科学基金重点项目(4041002)。
作者(Author): 杨永恬,田昕,冯仲科,吴发盛,李树彦
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