基于LandsatOLI影像的寿光市农业大棚分类方法对比研究
利用遥感的方法检测农业大棚分布和发展是智慧农业的重要手段,本文以山东省寿光市为研究区,在遥感软件ENVI 5.1和地理信息系统软件ArcGIS10.2的支持下,通过最大似然法(MLC)、 支持向量机法(SVM)、 神经网络分类法(ANN)三种方法,对研究区农业大棚及典型地物进行特征提取,并对不同分类方法的结果进行精度评价、 比较分析和精度检验,得到分类结果的总体精度和Kap-pa系数,结果表明:最大似然法进行农业大棚分类,精度略优于支持向量机法和神经网络分类法,达到97.57％,且学习速度也较快,能够作为中低分辨率遥感影像农业大棚分类研究的有效工具.
LandsatOLI、大棚提取、分类方法、精度评价
2018-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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210-211,174
