【摘 要】
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黄河口湿地地物类型具有复杂多样的特点,本文将线性光谱混合分析模型与归一化植被指数（NDVI）和归一化水体指数（NDWI）相结合,建立了一种新的滨海湿地遥感影像分类方法;开展了基于C
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黄河口湿地地物类型具有复杂多样的特点,本文将线性光谱混合分析模型与归一化植被指数（NDVI）和归一化水体指数（NDWI）相结合,建立了一种新的滨海湿地遥感影像分类方法;开展了基于CHRIS高光谱影像的黄河口湿地芦苇、柽柳、碱蓬、大米草、潮滩和水体6种典型地物分类实验,整体分类精度为77.33％,Kappa系数为0.71,与经典的最大似然分类（MLC）方法相比较,整体分类精度提高1.6％,Kappa系数提高0.02,尤其是芦苇、碱蓬、大米草和潮滩的分类精度明显提高.
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