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不同分类方法在土地利用信息提取中的精度对比 下载：58 浏览：429

何立恒1 覃伟2 徐迅3 《测绘科学与技术》 2018年12期

摘要:
以东方市为研究区,对OLI影像分别采取基于像元的五种分类方法实施土地利用分类,自评和对比验证分析影像在不同分类方法、不同土地利用类型上的分类精度。研究结果表明:在相同样本量和没有辅助数据的情况下,监督分类精度高于非监督分类,支持向量机的分类方法能够较好地提取土地利用信息,各地类的用户精度、生产者精度较高,总体精度达88.13%,Kappa系数为0.86。不同地类的分类精度差异明显,建设用地和水域的分类精度较高,未利用地和耕地的分类精度较低,林地、草地、耕地等绿色植被之间存在混淆。该研究成果为合理选择分类方法应用于土地利用信息提取提供科学依据。

基于GEE的咸宁市土地利用分类评价 下载：264 浏览：2800

刘振宇 《土壤研究》 2023年7期

摘要:
图像分类是遥感的一个基本目标。遥感图像分类是利用遥感图像进行地物分类的过程。遥感图像分类的目标是将遥感图像中的像素分为不同的地物类别，常用的分类类别包括建筑物、道路、水体、森林、农田等。在Google Earth Engine中进行图像分类可以通过编写JavaScript或Python代码来实现。实现湖北省咸宁市土地利用分类，并对比两种方法分类结果。土地利用分类的意义在于为土地管理、环境保护、资源管理和决策支持提供重要的数据和信息，促进可持续发展和有效利用土地资源。GEE中实现土地利用分类的方法包括有监督分类和无监督分类，本文使用两种方法对咸宁市土地利用进行分类，以巩固学习的相关课程。
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