【摘 要】
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采用同一地区、不同时相的Landsat 8 OLI影像数据，结合影像的光谱、纹理和地理特征等24个变量，分别采用随机森林分类法（RF）和支持向量机分类法（SVM）对宁夏石嘴山地区进行影像分类，研
【机 构】
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宁夏大学物理与电子电气工程学院,宁夏沙漠信息智能感知自治区重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(41561087)
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采用同一地区、不同时相的Landsat 8 OLI影像数据，结合影像的光谱、纹理和地理特征等24个变量，分别采用随机森林分类法（RF）和支持向量机分类法（SVM）对宁夏石嘴山地区进行影像分类，研究发现：影响分类模型精度的有DEM数据、归一化差异植被指数（NDVI）、短波红外波段、归一化差异湿度指数（NDMI）与第一主分量均值（M）等重要参量。RF的分类精度略高于SVM，总体分类精度为95．492％，Kappa系数为0．947；盐碱地的分类精度为98．510％，计算效率是SVM的16．5倍；RF方法更适合进
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