| 最大似然分类的训练样本敏感度研究 |
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| 引用本文： | 陆晓果,王同科,梁社芳,陆 苗※.最大似然分类的训练样本敏感度研究[J].中国农业信息,2018,30(2):76-85. |
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| 作者姓名： | 陆晓果 王同科 梁社芳 陆 苗※ |
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| 作者单位： | 天津师范大学数学科学学院;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业遥感重点实验室 |
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| 基金项目： | 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项（1610132018017） |
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| 摘 要： | 【目的】遥感影像监督分类能够快速获取土地利用和地表覆盖的信息,分类样本的选取对分类精度具有决定性的作用。以最大似然分类方法为例,研究样本数量、均值和标准差对分类精度的影响。【方法】基于地表覆盖产品GlobeLand30分层随机选取不同数量的训练样本,采用最大似然法对研究区域的Landsat8遥感影像进行分类。通过谷歌地球高分影像选取一定数量的检验样本,对影像分类结果进行精度评价,并研究样本数量、均值和标准差对分类结果的影响。【结果】不同数量的训练样本得到的分类精度不同,分类精度随着样本数量的增加先增加后下降,然后渐趋于稳定;在样本质量特征方面,当训练样本的均值和标准差越接近检验样本的均值和标准差时,分类结果的精度越高,反之则分类精度较低。【结论】在最大似然分类过程中,训练样本数量的选取存在临界值,当达到临界值时即可获得较高分类精度,随后即使增加样本的数量也无法显著提高分类结果的精度。在样本质量方面,要尽量选取能够反映地物真实特征的训练样本进行分类。
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| 关 键 词： | 最大似然分类 样本数量 样本均值 样本标准差 分类精度 |
| 收稿时间： | 2018/4/2 0:00:00 |
Study on training sample sensitivity of maximum likelihood classification |
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| Abstract: | |
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