检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]贵州师范大学数学与计算机科学学院,贵州贵阳550000
出 处:《电脑与电信》2015年第1期18-20,共3页Computer & Telecommunication
基 金:国家自然科学基金"全极化SAR异质场景散射基元统计谱建模与分类";项目编号:41161065;"高分辨率SAR图像复杂场景建模与基于场景的目标检测";项目编号:40901207
摘 要:Radar Sat-2全极化数据能否应用于土地覆盖分类需要大量的研究和论证。本文以NLCD为参考数据,利用SVM分类器对1景旧金山地区Radar Sat-2全极化数据进行土地覆盖分类实验,并从分类类别面积一致性、空间相似性两个方面对分类结果进行分类精度评价。实验获得Radar Sat-2数据分类结果总体分类精度76.91%和kappa系数0.65,表明Radar Sat-2全极化数据用于土地覆盖分类分类精度较高,可以达到很好的分类质量。The full polarization RadarSat-2 data used in land cover classification requires a lot of research and demonstration. Taking NLCD data as reference, this paper uses the SVM to classify 1 scene of RadarSat-2 full polarization data in San Francisco and then evaluates the accuracy of land cover classification results from area of consistency and spatial similarity. Experiments for SAR data classification get the highest overall classification accuracy of 76.91% and kappa coefficient of 0.65, which show that the fully polarization RadarSat-2 data can achieve good classification quality when it is used for land cover classification.
关 键 词:RADARSAT-2 土地覆盖分类 精度评价
分 类 号:TP75[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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