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基于资源一号02C高分辨率数据的农业区土地利用分类  
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【英文篇名】 Classifications of Agricultural Land Use Based on High-spatial Resolution ZY1-02C Remote Sensing Images
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【作者】 林楠; 姜琦刚; 杨佳佳; 陈永良; 马玥;
【英文作者】 Lin Nan; Jiang Qigang; Yang Jiajia; Chen Yongliang; Ma Yue; College of Geo-Exploration Science and Technology; Jilin University; College of Surveying and Prospecting Engineering; Jilin Jianzhu University; Shenyang Institute of Geology and Mineral Resources; Mineral Resources Prediction Institute of Comprehensive Information;
【作者单位】 吉林大学地球探测科学与技术学院; 吉林建筑大学测绘与勘查工程学院; 沈阳地质调查中心; 吉林大学综合信息矿产预测研究所;
【文献出处】 农业机械学报 , Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 编辑部邮箱 2015年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 农业区; 土地利用; 资源一号02C; 最小二乘支持向量机; 高分辨率遥感;
【英文关键词】 Agricultural land Land use ZY1-02C Least square support vector machine High-spatial resolution;
【摘要】 利用最小二乘支持向量机良好的非线性划分能力,基于资源一号02C高分辨率遥感数据,结合图像形状、纹理特征等信息,对农业区土地利用类型进行快速分类提取,结果表明:资源一号02C高分辨率数据可以快速有效地实现土地类型划分,加入特征信息后的图像分类精度大幅度提高,而最小二乘支持向量机的分类结果也十分理想,总体分类精度达到82.53%,Kappa系数达到0.807 1,高于传统图像分类方法,为利用国产高分辨率卫星进行土地类型划分提供了快速可行的方法。
【英文摘要】 Applying the good nonlinear classification ability of the least squares support vector machine( SVM) algorithm,this paper conduced the classification of land use in agricultural district from the highspatial resolution ZY1-02 C remote sensing images,which was based on the SVM method integrating information of shape and texture. It shows that the high-spatial resolution ZY1-02 C data can realize land classification quickly and effectively,and the classification accuracy is increased by adding the feature inf...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(41072244、41272360); 中国地质调查局资助项目(1212011220105)
【更新日期】 2015-02-17
【分类号】 F301;TP751
【正文快照】 引言土地利用分类研究可以为土地规划管理、土地变化机制分析和环境保护等基础性工作提供技术保障。遥感技术因具有宏观、动态、快速等特点,已成为获取土地利用信息最为有效的手段[1-2]。利用卫星遥感数据进行土地利用自动分类和专题信息提取一直是遥感技术应用的前沿方向,国内

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