基于光谱相似尺度的支持向量机遥感土地利用分类

？提出一种基于光谱相似尺度(spectralsimilarityscale,sss)的支持向量机(supportvectormachines,svm)遥感土地分类新方法,该方法选择莆田市作为遥感土地利用分类典型研究区,利用该区域的landsat7etm遥感影像结合地面实况调查数据,从图像上选取少量具有代表性的样本点的光谱作为参考光谱,利用sss方法提取训练样本,然后应用svm算法进行遥感土地利用分类,并将分类结果与最大似然分类算法(mlc)相比较,实验结果表明分类精度上有了很大的提高。