论文研究 通过参数和非参数图像分类算法比较分析大西洋森林斑块

这项工作的目的是通过比较三种使用地理处理和遥感技术的数字图像分类方法，来区分大西洋森林斑块及其空间分布与构成景观的其他树木。 研究区域是巴西圣保罗州阿拉索瓦巴达塞拉的伊佩罗河的一个流域，该流域是萨拉普伊河流域的伊佩罗-米林河的支流。 这项研究是使用Sentinel-2卫星的中分辨率图像在地理信息系统环境平台上开发的。 三种图像分类算法：最大似然分类（MLC），支持向量机（SVM）和随机树（RT）用于验证森林斑块，林业和其他用途的可分离性。 通过混淆矩阵，准确性和kappa指数对结果进行了分析，从而表明这三种算法能够成功地区分目标，MLC的效率更高，RT的效率最低。 总体而言，这三个分类器均存在