【摘 要】
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文章以安徽省黄山市黟县的遥感影像为例,以Landsat遥感影像,矢量数据为主要数据来源,结合ENVI,Google Earth等软件,对该区域分别用监督分类中的不同方法进行分类,最后对分类
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文章以安徽省黄山市黟县的遥感影像为例,以Landsat遥感影像,矢量数据为主要数据来源,结合ENVI,Google Earth等软件,对该区域分别用监督分类中的不同方法进行分类,最后对分类结果进行精度评价.利用不同的分类方法和分类精度评价结果,最终选取精确的分类方式.
Taking the remote sensing images of Pixian in Huangshan City, Anhui Province as an example, this paper uses Landsat remote sensing images and vector data as the main data source, and combines ENVI, Google Earth and other software to classify the regions by different methods of supervised classification respectively. Finally, The accuracy of classification results.Use of different classification methods and classification accuracy evaluation results, the final selection of accurate classification.
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