【摘 要】
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基于TM影像数据,分别使用监督和非监督分类方法对铁法(煤)矿区典型地物进行遥感识别。其中监督分类采用马氏距离、最大似然和神经网络法,非监督分类采用ISODATA算法。结果表
【机 构】
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东北大学测绘遥感与数字矿山研究所; 河北省地质调查院;
【基金项目】
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中央高等学校博士学科点专项科研基金项目(20120042110029)的支持
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基于TM影像数据,分别使用监督和非监督分类方法对铁法(煤)矿区典型地物进行遥感识别。其中监督分类采用马氏距离、最大似然和神经网络法,非监督分类采用ISODATA算法。结果表明:在四种不同的分类方法中,最大似然法的分类精度最高,总体精度为90.10%,Kappa系数为0.8724。研究发现无论采用哪种分类方法,矿区中的煤与煤矸石都存在混分现象,主要由于两类地物的光谱相近造成。研究结果为煤矿区的地物遥感识别提供参考依据。
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