典型文献
基于最大似然分类算法的土地利用变化特征分析
文献摘要：
随着计算机技术的发展遥感影像的分类方法也逐渐增多,传统的目视解译方法逐渐被各类分类算法替代,目前基于ENVI软件的分类算法已逐渐趋于成熟,论文选取ENVI中的最大似然分类算法,以乌鲁木齐市为研究区域,选取2000年、2010年、2019年的三期Landsat影像为数据源,验证算法分类精度的同时分析得出研究区域的土地利用变化特征.结果表明:最大似然法在研究区内的总体分类精度达到87.93％,其kappa系数为0.78.乌鲁木齐市的用地类型以草地和未利用地为主,其次是耕地、林地和建设用地,水域面积所占比最小.近20年中建设用地变化最为明显,一直呈现增长趋势,于初期相比其占比增长了3.56％.
文献关键词：
最大似然分类法;土地利用变化;乌鲁木齐市;分类精度
中图分类号：
作者姓名：
李小玉;蒲智;李全胜
作者机构：
新疆农业大学计算机与信息工程学院 乌鲁木齐 830052
文献出处：
引用格式：
[1]李小玉;蒲智;李全胜-.基于最大似然分类算法的土地利用变化特征分析)[J].计算机与数字工程,2022(06):1153-1157,1201
A类：
B类：
分类算法,土地利用变化,计算机技术,遥感影像,分类方法,目视解译,ENVI,论文选,乌鲁木齐市,三期,Landsat,数据源,算法分类,分类精度,最大似然法,kappa,用地类型,草地,未利用地,林地,建设用地,水域面积,用地变化,最大似然分类法
AB值：
0.339459
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