【摘 要】
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准确的遥感农作物类型识别和种植面积统计，不仅仅取决于不同分类方法的选择，同时还要看输入分类器用以学习的训练样本数据，训练样本对分类精度的影响比分类技术本身对测量精度的
【机 构】
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北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室
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准确的遥感农作物类型识别和种植面积统计，不仅仅取决于不同分类方法的选择，同时还要看输入分类器用以学习的训练样本数据，训练样本对分类精度的影响比分类技术本身对测量精度的影响还要大。训练样本对测量精度的影响包含样本的质量和数量两个方面。为了探讨训练样本对农作物种植面积测量精度的影响，本文以小麦为例，选择典型试验区，利用较常用的TM遥感影像，结合高分辨率SPOT数据和野外GPS数据，在构建标准训练样本和检验样本数据集的基础上，在不同训练样本量下，分别对光谱角制图、平行六面体、马氏距离、最小距离、最大似然和支持向
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