《表3 训练数据集合Table 3 Training data set》

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《基于资源三号卫星影像的岩性监督分类研究》

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监督分类[4-5]是通过对训练样本进行归纳学习，建立分类模板，然后使用分类模板对新数据进行分类的一种数学方法。现有研究表明，训练样本的多少和质量的好坏在很大程度上影响着不同分类器的分类效果。利用实地考察结果并结合已有地质资料，在ZY-3模拟真彩色合成图上人工选取有代表性的训练样本区域。通过绘制多边形选择感兴趣区，进行各类别样本的选取，在卫星数据上选取训练数据集，对每一种岩性类型选取的训练样本均匀分布于其相应的展布区，总计选取8类共839个训练样本，全部的训练样本较均匀地分布于整个研究区。每类岩性的感兴趣区均用不同颜色加以区别，且任意类别样本间的可分离性较好。通过对选取的训练样本的学习，并提取样本的统计特征，得到岩性分类模板。研究区实验用训练样本数据集合的构成描述见表3。