人民黄河

作者：王馨爽, 刘建歌, 白穆, 王博

单位：1.自然资源部陕西基础地理信息中心，陕西 西安710054；2.陕西省测绘地理信息局，陕西 西安710054

关键词：土地覆盖；分类；层次化细分；SVM；陕西秦岭区域

基金：陕西省重点研发计划项目（2022ZDLSF06-01）

复杂地表区域在遥感影像中的地物光谱特征存在混淆严重的问题。以陕西秦岭区域为研究区，开发一种支持向量机（SVM）与层次化细分融合的土地覆盖分类方法。首先，整合多种地面实测样本数据，构建光谱一致性好、精度高的训练样本集与检验样本集，采用SVM获得粗分类结果（耕地、林地、草地、人造地表、裸露地表和水体）；充分利用大尺度分类产品数据的细节表达特征，结合植被覆盖度（FVC）估算结果对耕地、林地和草地进行细分。与随机森林方法分类结果对比表明，本文方法的总体精度达88.74%，比随机森林方法分类结果提升14.06个百分点，Kappa系数为0.82，分类结果斑块完整、边界清晰，能够较好地表征研究区实际地类的连续性空间分布特征，据此揭示了该区域“生态主导、农业渗透、建设可控”的人地系统特征。

来源：2026年第5期

《人民黄河》期刊编辑部

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