遗传算法优化的支持向量机湿地遥感分类——以洪河国家级自然保护区为例

臧淑英, 张策, 张丽娟, 张玉红

Wetland Remote Sensing Classification Using Support Vector Machine Optimized With Genetic Algorithm: A Case Study in Honghe Nature National Reserve

Shu-ying ZANG, Ce ZHANG, Li-juan ZHANG, Yu-hong ZHANG

表4 最大似然湿地遥感分类精度

Table 4 Maximum Likelihood Classification accuracy of wetland remote sensing

样点数 水田 耕地 沼泽 裸地 村镇 草地 林地 总数 用户精度 水田 221 41 0 0 1 26 0 289 76.47% 耕地 0 230 2 10 0 0 0 242 95.04% 沼泽 0 2 198 6 22 11 9 248 79.84% 裸地 15 3 46 165 0 59 32 320 51.56% 村镇 0 1 0 0 203 0 0 204 99.51% 草地 2 6 14 66 6 187 23 304 61.51% 林地 0 3 11 0 0 54 232 300 77.33% 总数 238 286 271 247 232 337 296 1907 制图精度 92.86% 80.42% 73.06% 66.80% 87.50% 55.49% 78.38% 总体精度 =75.30% Kappa系数 =0.712