| 基于数据挖掘和高光谱数据的湿地植被精细分类 |
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| 引用本文： | 王小变,张静,王玺.基于数据挖掘和高光谱数据的湿地植被精细分类[J].河北师范大学学报(自然科学版),2019,43(2):171-177. |
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| 作者姓名： | 王小变 张静 王玺 |
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| 作者单位： | 河南省丰华工程技术有限公司,河南郑州,450000;河南省丰华工程技术有限公司,河南郑州,450000;河南省丰华工程技术有限公司,河南郑州,450000 |
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| 摘 要： | 以大丰市沿海滩涂湿地区域为研究区,以机载高光谱影像为主要数据源,冠层高度模型(canopy height model,CHM)数据为辅助数据,采用数据挖掘的方法对高光谱数据进行特征规则提取,实现了湿地植被的精细分类.结果表明:3种湿地植被分类结果的总体精度为90.3%,说明数据挖掘技术在处理高维数据时不仅可以提取重要程度较高的数据,而且可以减少数据量,提高数据处理效率与分类精度;与传统的支持向量机分类法(SVM)分类结果进行对比,基于数据挖掘的湿地植被精细分类总体精度比SVM分类方法高10.8%,表明数据挖掘方法在湿地植被高光谱遥感分类问题上具有较大优势.
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| 关 键 词： | 数据挖掘 高光谱 湿地植被 精细分类 |
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