1、“.....并获得该空间最优解,通过空间转换实现个空间到高维特征空间的过程,并获得该空间最优解,即最优超平面,通过超平面将选择的训练样本分类,最终能更好的完成地物分类。非线性非线性主要院里是通过将数据映射到高维空间,用来解决在原始分类空间中线性数据无法区分的问题。语基于分类方法能较好的实现卫星高分辨率遥感影像的土地利用覆盖地物快速分类,总体分类精度能满足研究要求,也能较好的反映土地利用覆盖的变化,对水土保持遥感动态监测具有定的作用相较于最大似然分类方法和神经网络分类方法,分类方法更适分析,确定是否按照设计要求完成相应的工程量对于植物措施的核查和分析,通过依靠航拍影像矢量化分析不同波段可以提取均值化植被指数和获得林草植被覆盖度,利用提取各个防治分区的绿化面积。可以快速生成系列专题图......”。

2、“.....通过依靠航拍影像矢量化分析不同波段可以提取均值化植被指数和获得林草植被覆盖度,利用提取各个防治分区的绿化面积。可以快速生成系列专题图,如防治责任范围图扰动土地面保持遥感动态监测具有定的作用相较于最大似然分类方法和神经网络分类方法,分类方法更适合于高分辨率遥感影像的分类,也能更加贴切的反映地表地物的真实状态。高分辨率影像的获取和处理水土保持设施核查过程中,主要通过对所要核查的区域和敏感点设置飞行超控高分辨率影像对其进行航拍,获取得到高清影像,利用软件进行数据处理,结合进行影像矢量化处理和分析,通过折算法得到核查水土保持工程措施的断面尺寸和方量,根据获取的数据和水土保持方案报告书中设计的工程量进行对比分析要将地物分为林地草地水域等地物类型,其中林地草地根据覆盖度不同进行了进步的细化。分类精度为,精度符合研究需要......”。

3、“.....针对高分辨率遥感影像,然后利用核函数将该空间转换到高维特征空间,从而实现非线性到线性的转换。其中,神经网络分类法的基本原理是模拟人脑的识别记忆和思考过程以及人脑机构,通过小处理单元来模拟人脑的神经元,进而通过算法来完成对遥感影像的分类。最大似然分类法是根据选择方法的分类精度最高,其次为最大似然法,神经网络的分类精度最低,但同最大似然法结果较为接近。结语基于分类方法能较好的实现卫星高分辨率遥感影像的土地利用覆盖地物快速分类,总体分类精度能满足研究要求,也能较好的反映土地利用覆盖的变化,对水基于方法的土地利用分类分类方法是基于统计学理论的机器学习方法,它主要是通过优化结构,提高机器自主学习能力,以弥补少量统计样本的前提下能获得良好的分类结果。它的主要原理是通过空间转换实现个空间到高维特征空间的过程,并获得该空间最优解,量......”。

4、“.....确定是否按照设计要求完成相应的工程量对于植物措施的核查和分析,通过依靠航拍影像矢量化分析不同波段可以提取均值化植被指数和获得林草植被覆盖度,利用提取各个防治发展非常迅速。遥感数据源的丰富也对数据源的快速应用提出了挑战,目视解译精度虽高,但是效率低下,监督分类方法可以实现快速的土地利用分类,为后续的水土保持动态监测提供基础数据。关键词高分辨率影像水土保持土地利用快速分类应用引言随着科技的快速发展轨迹,超控高分辨率影像对其进行航拍,获取得到高清影像,利用软件进行数据处理,结合进行影像矢量化处理和分析,通过折算法得到核查水土保持工程措施的断面尺寸和方量,根据获取的数据和水土保持方案报告书中设计的工程量进行对方法的分类精度最高,其次为最大似然法,神经网络的分类精度最低,但同最大似然法结果较为接近。结语基于分类方法能较好的实现卫星高分辨率遥感影像的土地利用覆盖地物快速分类......”。

5、“.....也能较好的反映土地利用覆盖的变化,对水确定是否按照设计要求完成相应的工程量对于植物措施的核查和分析,通过依靠航拍影像矢量化分析不同波段可以提取均值化植被指数和获得林草植被覆盖度,利用提取各个防治分区的绿化面积。可以快速生成系列专题图,如防治责任范围图扰动土地面度及系数可以发现,针对高分辨率遥感影像,方法的分类精度最高,其次为最大似然法,神经网络的分类精度最低,但同最大似然法结果较为接近。高分辨率影像的获取和处理水土保持设施核查过程中,主要通过对所要核查的区域和敏感点设置飞行轨迹高分辨率影像在水土保持土地利用快速分类中的应用原稿区的绿化面积。可以快速生成系列专题图,如防治责任范围图扰动土地面积图水土流失面积图水土保持措施分布图土地利用现状图林草覆盖面积图及土壤侵蚀强度分布图等......”。

6、“.....通过依靠航拍影像矢量化分析不同波段可以提取均值化植被指数和获得林草植被覆盖度,利用提取各个防治分区的绿化面积。可以快速生成系列专题图,如防治责任范围图扰动土地面持设施核查过程中,主要通过对所要核查的区域和敏感点设置飞行轨迹,超控高分辨率影像对其进行航拍,获取得到高清影像,利用软件进行数据处理,结合进行影像矢量化处理和分析,通过折算法得到核查水土保持工程措施的断面尺寸和方通过算法来完成对遥感影像的分类。最大似然分类法是根据选择后的训练样本来进行分类,统计大量训练样本的方差和均值来区分不同地类间的差异,关键在选择的训练样本数量和质量。本文中主要依据支持向量机方法开展高分辨率遥感影像快速分类。采用,很多现今的科研技术运用到各行业中,使其自身发展非常迅速。遥感数据源的丰富也对数据源的快速应用提出了挑战,目视解译精度虽高,但是效率低下......”。

7、“.....为后续的水土保持动态监测提供基础数据。高分辨率影像的获取和处理水土方法的分类精度最高,其次为最大似然法,神经网络的分类精度最低,但同最大似然法结果较为接近。结语基于分类方法能较好的实现卫星高分辨率遥感影像的土地利用覆盖地物快速分类,总体分类精度能满足研究要求,也能较好的反映土地利用覆盖的变化,对水积图水土流失面积图水土保持措施分布图土地利用现状图林草覆盖面积图及土壤侵蚀强度分布图等,可以极大提高监测工作效率精度和自动化程度。关键词高分辨率影像水土保持土地利用快速分类应用引言随着科技的快速发展,很多现今的科研技术运用到各行业中,使其自超控高分辨率影像对其进行航拍,获取得到高清影像,利用软件进行数据处理,结合进行影像矢量化处理和分析,通过折算法得到核查水土保持工程措施的断面尺寸和方量,根据获取的数据和水土保持方案报告书中设计的工程量进行对比分析......”。

8、“.....通过超平面将选择的训练样本分类,最终能更好的完成地物分类。非线性非线性主要院里是通过将数据映射到高维空间,用来解决在原始分类空间中线性数据无法区分的问题。当在线性不可分的情况之下时,首先保证将低维空间中完成运算类方法,对年研究区范围的高分辨率遥感影像进行地物分类,主要将地物分为林地草地水域等地物类型,其中林地草地根据覆盖度不同进行了进步的细化。分类精度为,精度符合研究需要。通过对比种分类方法分类法最大似然分类法及神经网络分类法的总体分类精高分辨率影像在水土保持土地利用快速分类中的应用原稿确定是否按照设计要求完成相应的工程量对于植物措施的核查和分析,通过依靠航拍影像矢量化分析不同波段可以提取均值化植被指数和获得林草植被覆盖度,利用提取各个防治分区的绿化面积。可以快速生成系列专题图,如防治责任范围图扰动土地面在线性不可分的情况之下时,首先保证将低维空间中完成运算......”。

9、“.....从而实现非线性到线性的转换。其中,神经网络分类法的基本原理是模拟人脑的识别记忆和思考过程以及人脑机构,通过小处理单元来模拟人脑的神经元,进而超控高分辨率影像对其进行航拍,获取得到高清影像,利用软件进行数据处理,结合进行影像矢量化处理和分析,通过折算法得到核查水土保持工程措施的断面尺寸和方量,根据获取的数据和水土保持方案报告书中设计的工程量进行对比分析于高分辨率遥感影像的分类,也能更加贴切的反映地表地物的真实状态。基于方法的土地利用分类分类方法是基于统计学理论的机器学习方法,它主要是通过优化结构,提高机器自主学习能力,以弥补少量统计样本的前提下能获得良好的分类结果。它的主要原理是地面积图水土流失面积图水土保持措施分布图土地利用现状图林草覆盖面积图及土壤侵蚀强度分布图等......”。