基于专家知识和改进SEaTH算法的遥感影像土地覆被分类研究

发布时间：2021-03-27 06:31

　　土地覆被变化的研究是我国当前地理国情监测的重要组成部分,也是全球变化研究中诸多专题研究的基础。土地覆被分类是土地覆被变化研究的前提,目前对于土地覆被的分类主要是通过对遥感影像的分析和判读,基于遥感影像的土地覆被分类精度直接决定了土地覆被研究的水平,提高分类精度是土地覆被研究的热点问题。土地覆被的分类方法有计算机自动分类和专家知识人工分类,在对复杂地表土地覆被分布进行分类时,由于混合像元、地类交错分布、土地覆被破碎等因素的影响,直接应用计算机自动分类得出的分类结果精度较低,应用地理学专家知识分类的主观因素影响大、划分的科学性不足,且需要大量的人工操作,因此当前全球土地覆被数据总体分类精度较低。本文分析了土地覆被分类中使用专家知识分类和计算机自动分类两类方法各自存在的不足之处,针对专家知识的人工分类精度较高,但是需要大量人工操作,解译周期长,分类结果受主观因素影响较大。计算机自动分类方法分类耗时短,但土地覆被分布复杂情况下分类精度低。本文将二者结合,提出了改进分离阈值（SEaTH,Separability and Thresholds）算法,基于高斯概率计算分类最佳阈值。该方法改善了 SE... 

【文章来源】：南京师范大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．?１研究区位置图??绍兴地区地处中亚热带湿润季风气候，四季分明温暖湿润，雨量充沛，日照??丰富

根据研宄需要下载研宄区所在的图幅号为Ｔ５１ＲＴＮ的影像，将图像按??照研宄区地理位置进行裁剪。??图２．２为得到的４个季相Ｌ２Ａ级别研宄区影像标准假彩色合成图像，合成使??用的三个波段为：Ｂ８、Ｂ４、Ｂ３。??ｍｍ??（ａ）２０１７．４．２９?（ｂ）２０１７．７．１８??ｍｍ??（ｃ）２．１７．１０．３１?（ｄ）２０１７．１２．２５??图２．２研究区４个季相标准假彩色合成影像??－１２－??

?ｔｗｕｎｉ＿ＭＮ？ｎｉｍａＭＭＭ??图２．３?Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－２波段设置示意图??由于数据产品包含１３个波段，各个波段分辨率不同如图２．３所示，因此研??究中舍弃了分辨率低于２０米的波段，选取１０米分辨率的蓝、绿波、红波、近红??外４个波段，２０米分辨率的４个红边波段Ｂ５、Ｂ６、Ｂ７、Ｂ８Ａ，以及２０米分辨??率的两个短波红外波段Ｂｌｌ、Ｂ１２。最后，将每个波段的分辨率统一重采样为１０??米。??２．３?土地覆被分类体系??２．３．１已有土地覆被分类体系??研究区土地覆被类型丰富，包括了我国华东地区内陆区域的所有土地覆被类??型，因此研究区的土地覆被体系制定，既要包含所有的地类，也要考虑研究区的??地理特征，突出研宄区的特色。??全球现行的土地覆被和土地利用分类体系众多，分类标准不一，其中最有参??考价值的为以下４个分类标准：我国国土资源部２０１７年颁布的《土地利用现状??分类》（ＧＢ／Ｔ?２１０１０－２０１７）国家标准；联合国粮农组织（Ｆｏｏｄ?ａｎｄ?Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ??Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ


本文编号：3103069