基于线性光谱混合分解和最大似然分类相结合的土地覆被分类——以红寺堡灌区为例

基于线性光谱混合分解和最大似然分类相结合的土地覆被分类——以红寺堡灌区为例

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喻小倩, 刘娜, 李红, 廖铁军, 孙丹峰. 基于线性光谱混合分解和最大似然分类相结合的土地覆被分类——以红寺堡灌区为例[J]. 自然资源遥感, 2010, (1): 96-100.

引用本文:

喻小倩, 刘娜, 李红, 廖铁军, 孙丹峰. 基于线性光谱混合分解和最大似然分类相结合的土地覆被分类——以红寺堡灌区为例[J]. 自然资源遥感, 2010, (1): 96-100.

Land Cover Classification Based on Linear Spectral Mixture Decomposition Combined with Maximum Likelihood Classfication:A Case Study of Hongsipu Irrigation Area[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2010, (1): 96-100.

Citation:

Land Cover Classification Based on Linear Spectral Mixture Decomposition Combined with Maximum Likelihood Classfication:A Case Study of Hongsipu Irrigation Area[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2010, (1): 96-100.

基于线性光谱混合分解和最大似然分类相结合的土地覆被分类——以红寺堡灌区为例

西南大学资源环境学院,重庆,400715

中国农业大学资源环境学院,北京,100193

北京农林科学院综合所,北京,100097

西南大学资源环境学院,重庆,400715

中国农业大学资源环境学院,北京,100193

详细信息

中图分类号: TP79

刊出日期: 2010-03-15

Land Cover Classification Based on Linear Spectral Mixture Decomposition Combined with Maximum Likelihood Classfication:A Case Study of Hongsipu Irrigation Area

Publish Date: 15 March 2010

摘要: 采用线性光谱混合分解和最大似然分类相结合的方法,对宁夏红寺堡灌区开发前1989年的土地覆被状况进行分类.分类时,以基准端元为分类特征,分类函数稳定,分类结果易于解释.研究结果表明,基于混合像元分解丰度图的最大似然分类总体精度为77.53%,比应用原始影像直接进行最大似然分类的总体精度提高了9.8%.同时,为提高分类精度,本研究对分类结果进行了分类后处理以满足实际需求.
- 混合像元 /
- 线性混合分解模型 /
- 最大似然分类 /
- 端元 /
- 主成分分析
- Mixed-pixel /
- Decomposition of linear mixed model /
- Maximum likelihood classification /
- End-members /
- PCA

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