摘要：随着计算机解译技术的发展,遥感影像分类方法不断涌现,各种分类器分类精度不一的问题,对其应用产生了一定的影响。运用ENVI软件,采用同一地区的Landsat TM影像,通过目视解译选择相对应的训练样本和已有的验证样本进行试验,对监督分类的6种分类器（最大似然、神经元网络、支持向量机、最小距离、马氏距离、平行六面体分类方法）进行分类后的精度比较。通过对试验区的地物做分类结果的评判和比较研究,再经过分类后处理,得出分类结果的总体精度和Kappa系数。结果表明,最大似然分类方法的精度明显高于其他分类方法的精度,而对比分类影像的细部图,也优于其他分类法,即在监督分类中,最大似然分类法具有较好的分类效果。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 基础科学> 基础科学综合
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关键词：envi 遥感影像 分类方法 总体精度 kappa系数
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