《表1 训练样本表：基于极限学习机的GF-2影像分类》

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《基于极限学习机的GF-2影像分类》

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实验过程中，首先对分类原数据进行线性拉伸，以达到图像增强的目的；然后，根据试验区的实际地物类型，将试验区分为6类地物，按照不同地物形状、面积等特征，提取每类地物适当大小的特征区域作为训练样本。所有54个训练样本（表1）均匀分布在研究区域内，其中水域8个，交通运输用地16个，住宅用地6个，工业仓储用地9个，耕地6个，林地9个。