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基于Google earth的ETM^+遥感图像自动分类方法: 收藏
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引用; 《江西农业学报》2012年第12期24卷 158-163页; 作者：李文庆姜琦刚邢宇吴淞印影刘舒崔璨吉林大学地球探测科学与技术学院吉林长春130026 中国国土资源航空物探遥感中心北京100083; 为了快速准确识别地物、设计野外路线并减少踏勘后对前期解译工作的修改,本文参考Google earth软件提供的高分辨率遥感图像,利用ETM+解译生成训练样本,然后采用最大似然监督分类算法进行ETM+图像分类。结果表明:与非监督分类和非监督-...; 为了快速准确识别地物、设计野外路线并减少踏勘后对前期解译工作的修改,本文参考Google earth软件提供的高分辨率遥感图像,利用ETM+解译生成训练样本,然后采用最大似然监督分类算法进行ETM+图像分类。结果表明:与非监督分类和非监督-监督混合分类方法相比,基于Google earth高分辨率遥感图像的ETM最大似然监督分类方法效果好、精度高,是一种经济、高效的技术手段,可用于初步识别地物分布情况、设计野外路线和勘查点等工作,对野外工作具有一定的指导意义;不同融合方式、不同波段组合的图像分类结果明显不同,该区域ETM+图像R(5)G(4)B(3)波段组合、PCA融合图像的分类总精度最好。; 来源：详细信息评论

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