《表2 用于红树林种间分类的遥感影像特征变量》

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《基于资源三号的雷州半岛红树林种间分类研究》

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注:Bi为第i个波段；Pi，j为第i行第i列处像元的亮度值占窗口中所有像元亮度值的比例；N为计算纹理特征时窗口的大小。

本研究采用支持向量机（support vector machine，SVM）的方法对红树林进行种间分类。SVM方法最大的优点是分类时无须进行数据降维，并且在算法的收敛性、训练速度、分类精度等方面都具有较高的性能。本研究共提取了3组21个变量（表2）用于红树林种间分类，包括原始波段信息、波段组合、植被指数、纹理参数等。植被指数和纹理参数进一步增强了不同红树物种的特性，减少了种内变异，同时扩大了种间差异[8]。使用Matlab2016软件把上述所有特征值合并成更高维的特征向量，输入到SVM分类器中对红树林进行种间分类。