《表1 光学与雷达遥感数据协同分类方案》

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《基于地形信息的Landsat与Radarsat-2遥感数据协同分类研究》

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样本的选择直接影响分类结果的精度和可靠性，研究参考Google Earth高分影像以及研究区实际情况将地表分为：建筑、植被、水体、固沙区和沙地5种地物类型，并提取训练样本集Z；采用分层随机抽样法从Z中提取10%样本作为训练样本，剩余的90%作为验证。将Landsat 7 ETM+光学影像特征、ASTER GDEM和InSAR干涉处理得到的DEM地形特征，构建3种特征组合的协同分类方案，如表1所示。