摘要
选择合适的分类方法对遥感影像进行城市地物分类,对城市合理规划意义重大。本文基于ENVI5.3遥感图像处理软件平台,根据计算机分类的基本原理和方法,以郑州市CBD区域遥感影像为研究对象,分别采用支持向量机法、神经网络法进行监督分类,然后利用混淆矩阵和Kappa系数对监督分类后的处理结果进行精度评价;实验结果表明:分类结果总体精度从低到高依次为支持向量机法(93.89%)、BP神经网络法(95.07%);分类方法的选择取决于不同地物类型的光谱特征差异,差异越小,分类效果越好,训练样本的可分离性越低,导致的错分和漏分越严重。
作者简介
苏帅星(1992-),男,昆明理工大学国土资源工程学院,硕士,研究方向为遥感的应用;通讯作者:李素敏(1977-),女,昆明理工大学国土资源工程学院,博士,研究生导师,研究方向为高原山区InSAR数据处理及应用。
