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应用高分辩率遥感数据进行土地利用与覆盖变化监测的方法及其研究进展 总被引：37，自引：4，他引：33
应用遥感技术进行土地利用/覆盖变化监测研究是全球变化研究的重要组成部分,在归纳遥感动态监测研究方法的基础上对应用高空间分辩率卫星遥感数据进行土地利用/覆盖变化的监测方法、目前的水平、及与其相关的遥感图象分类的发展方向进行了初步分析。总结了我国进行土地利用/覆盖变化监测的研究工作,分析了研究特点。 相似文献
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基于决策树和MODIS数据的土地利用分类 总被引：10，自引：0，他引：10
土地利用类型的识别是土地利用/土地覆盖研究中的重点内容,如何准确、快速的获得大尺度范围的土地覆盖信息进行土地变化的动态实时监测一直是关注的重点。本文针对MODIS数据多光谱的特点,以山东省为例,选取8月份8-day的一期MODIS09Q1、MODIS09A1产品及全年16-day的MODIS13Q1NDVI时间序列产品,通过分析各种土地利用类型的光谱间关系,同时选择NDVI、EVI、NDWI、NDMI、NDSI等分类指数,并构造新的波段B2/B1、B7/B6(B1、B2、B6、B7分别代表1波段、2波段、6波段、7波段),利用决策树分类法,进行土地利用分类试验。结果表明,仅利用MODIS数据自身信息对宏观的土地利用分类就可以达到较高的精度,分布范围完整的土地利用类型如耕地、城市居民点精度较高,零星分布的土地利用类型如农村居民点、草地分类精度较低。决策树分类法充分发挥了MODIS数据的多光谱特点,总体精度达到71.4%,kappa系数为0.68。相对于最大似然法,总体精度提高近10个百分点,对耕地及沼泽等类型的精度提高20%到25%。 相似文献
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基于支持向量机的土地覆被遥感分类 总被引：4，自引：0，他引：4
遥感图像的分类是研究土地变化的基础。传统的遥感图像分类存在着精度不高,不确定性强的特点。本文使用支持向量机（SVM,Support Vector Machine）技术对遥感图像分类,并与传统的最大似然分类进行对比试验。结果表明不同参数组合下SVM的分类总精度和Kappa指数普遍高于最大似然分类的结果,其最高总精度高出最大似然分类0.9779%。SVM和最大似然分类结果都存在着类别混分,但是SVM混分程度远小于最大似然分类,其精度保持在可接受的范围内,如对于低密度草而言,最大似然分类的用户精度下降到84.68%,而支持向量机的用户精度虽然也有下降但还是保持在92.31%。SVM在样本数目很少的情况下表现出了出色的学习能力,是机器学习领域很有希望的一种学习方法。 相似文献
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基于CBERS-1图像的干旱半干旱区土地利用分类 总被引：5，自引：0，他引：5
以中巴资源卫星CBERS 1图像数据为信息源,分别采用最大似然法、BP神经网络和Fuzzy ARTMAP神经网络 3种分类器,以位于干旱区的中国新疆石河子地区为例,进行了土地利用计算机自动分类。结果认为,3种方法中以Fuzzy ARTMAP神经网络法分类精度最高,分别比最大似然法和BP神经网络法提高了 1 0.69%和 6.84%。同时也证实了CBERS 1图像在土地利用调查中的实用性 相似文献
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本文选取河南省全年MODIS/EVI数据,进行土地覆盖分类。通过分析河南省的种植制度,然后结合地物波谱特征、物候规律,统计数据,非监督分类结果、相关专题图,采用最大似然分类、最小距离分类和支持向量机三种分类方法进行分类。每种方法又对主成分未标准化和标准化后的数据进行了对比。结果显示,支持向量机的分类结果精度最大,效果最好。表明MODIS数据可以利用高时间分辨率弥补其空间分辨率的不足得到较高精度的土地覆盖分类结果。 相似文献
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本文以辽宁省凌源市为研究对象,采用RS技术,以ETM＋数据为信息源,使用ENVI遥感影像处理软件进行数据处理,对凌源市土地利用类型进行分类,并对分类结果进行精度比较分析。分类的方法包括非监督分类,监督分类的最大似然法分类以及决策树分类。采用混淆矩阵法对三种分类结果进行精度分析。结果表明,非监督分类与最大似然法分类的总体精度分别为84.34%、85.82%,精度不高。在决策树分类中,对数据进行地物光谱特征分析、NDVI特征分析、主成分分析并结合DEM数据,建立一棵比较合理的决策树,总体分类精度达到90.65%。 相似文献
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一种新的土地覆盖类别面积估计方法及其在最大似然分类法中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
首先根据生产者精度和使用者精度的概念，提出生产者精度和使用者精度的条件概率表达式，然后根据概率乘积公式，推导出生产者精度和使用者精度之间的关系式。该关系式表明：①使用者精度和生产者精度的比值可作为类别真实面积与分类结果中类别面积的比值的估计;②利用使用者精度和生产者精度的比值可对遥感分类结果进行修正，产生更接近于真实值的土地覆盖类别面积值，且该方法的计算结果仅取决于使用者精度和生产者精度数据的可靠性，与分类算法的优劣无关。该方法可用于最大似然分类方法中先验概率的估计。对Erdas Imagine软件所附带lanierimg文件的实验结果表明，各种分类结果包括一种对常规最大似然分类结果进行任意修改后的分类结果，利用文中提出方法修正后均产生了接近于真实值的类别面积比例。由于作为标准的精度检验方法，几乎所有的分类影像都会产生误差矩阵用于精度报告，这保证了该方法具有很好的应用价值，可以帮助土地利用/土地覆盖研究中获取更准确的土地利用/土地覆盖的面积数据。 相似文献
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先验概率对最大似然法提取土地利用现状信息精度的影响 总被引：4，自引：2，他引：4
最大似然分类法是提取土地利用现状信息时常用的一种遥感分类技术,但研究者分类前无法确切知道各类别的先验概率,因此先验概率是最大似然分类法的主要难点之一.该文从理论上分析了先验概率对最大似然分类法分类结果生产者精度、使用者精度、总精度和kappa指数的影响,提出运用循环迭代法来消除先验概率对最大似然分类法分类结果的影响,并指出了循环迭代法能够进行的条件.最后以郑州市为例进行了实证研究.研究表明:运用循环迭代法进行最大似然法分类保证了错分损失最小,可提高遥感影像总分类精度,但对不同分布面积的类别的分类精度影响不一样:对于分布面积大于平均值的类别,一般会提高其生产者精度,但会使使用者精度降低,使得分类面积大于实际面积;分布面积小于平均值的类别,一般会提高其使用者精度,但会使生产者精度降低,使得分类面积小于实际面积. 相似文献
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本文以国家大豆改良中心圣丰试验站大豆育种基地为研究区域,利用多旋翼无人机搭载高清数码相机对大豆育种小区进行遥感监测,并开展了针对大豆育种表现形态的信息解析。试验中,获取无人机载高清数码及多光谱影像覆盖约90亩育种小区,经数据几何处理实现小区高清正射影像及多光谱影像拼接。基于高清数码影像,采用最大似然法对大豆叶形、叶色进行监督分类,经目视判读,分类精度分别达到86.9%,78.2%。基于多光谱影像,开展大豆长势遥感监测分级。研究表明,利用基于无人机的低空遥感技术能够实现辅助作物育种表型信息获取的需求,解决作物育种田间调查标准不统一、时效性差等问题。 相似文献
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《资源科学》2017,(3)
为实现高分辨率遥感影像低层特征的有效组织与优化,提高特征的可判别性,重点研究了基于稀疏编码的中层特征学习、基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类技术,提出了基于软概率级联中层特征学习模型实现土地利用/土地覆盖(Land Use and Land Cover,LULC)分类。首先,提取影像的灰度共生矩阵(Graylevel Co-occurrence Matrix,GLCM)、光谱特征、密集尺度不变特征转换(Dense Scale Invariant Feature Transform,DSIFT)作为低层特征;然后由稀疏编码分别对GLCM、DSIFT和光谱特征进行稀疏编码,并结合最大平滑方法对稀疏系数进行优化,获得影像的中层特征,并通过SVM分类器分别计算LULC类别软概率,对其级联获得影像的特征表达;最后,利用SVM分类器再次分类获得LULC分类结果。选用武汉市远城区农村居民点作为实验样区,对该方法进行了验证,实验结果表明,该方法总体精度达到88%左右;相较于提取单一低层特征的分类方法,本文算法可有效提高LULC分类精度。 相似文献
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多种分类器在华北地区土地覆盖遥感分类中的性能评价 总被引：5，自引：0，他引：5
本文应用MODIS 250米分辨率遥感影像对中国华北地区分别采用最大似然法MLC、Parzen窗、CART决策树、BP神经网络、Fuzzy ARTMAP神经网络等5种分类方法进行区域尺度上土地覆盖制图的比较试验。结果表明：（1）Parzen窗法分类性能最优，CART和BP其次，Fuzzy ARTMAP表现较差；（2）CART决策树具有较好鲁棒性，但缺点是样本代价较大，BP神经网络分类器能达到较高精度，但缺点是需较高质量的样本和网络结构参数难以确定造成其稳健性较差，Fuzzy ARTMAP则未能表现出理想结果；（3）训练样本数量差异造成：MLC的分类精度差异值低于5％；Parzen窗法和Fuzzy ARTMAP差异在5％－10％之间；CART和BP差异在10％以上。 相似文献
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对基于均衡约束数学规划(MPEC)的数据分类模型进行改进.在确定数据所服从分布的密度函数(高斯混合模型来模拟)的参数时,使用β似然估计来代替原模型中的最大似然估计.新模型可以克服似然函数可能出现无界的现象,在计算上有更好的鲁棒性.对于所得MPEC分类模型,使用filterSQP方法将其作为非线性规划求解.数值试验显示了新模型的有效性. 相似文献
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基于MODIS的西藏高原土地覆盖分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
嵌的MODIS遥感图像,用最大似然估计分类器对西藏高原的土地覆盖类型进行了分类,并采用西藏高原数字高程模型(DEM)对MODIS分类结果进行了分析和改进,最后分别用混淆矩阵和图集中西藏高原植被分类汇总面积对MODIS土地覆盖分类结果进行了分类精度评价。结果表明:①MODIS遥感图像能够有效地分类出西藏高原的主要土地覆盖类型;②根据西藏高原植被的垂直带性分布特点,由DEM改进的MODIS土地覆盖分类精度明显提高,主要土地覆盖类型的面积绝对误差都小于2%,其中,河流与湖泊、森林、高寒荒漠、作物和山地草原的绝对误差都在1%以下;③混淆矩阵分析的平均分类精度为87.68%。 相似文献
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土地利用遥感动态监测应用研究——以兰州安宁区为例 总被引：9，自引：0，他引：9
土地利用遥感动态监测能够快速提取土地利用变化信息，更新土地利用现状图，对于土地资源合理利用、科学管理具有重要的意义。探讨了土地利用遥感动态监测的技术流程：遥感影像处理、年度变化信息提取、外业调查、内业后处理与精度评定。重点对遥感纠正模型选择、融合方法和精度评定方法进行了比较研究。为了兼顾山区和平原2种地形，采用分区选点，山区采用有限元模型，平原采用多项式模型进行纠正，分区接边处保证10个～50个像素的重叠带。由于土地利用动态遥感监测主要是监测建设用地、耕地的变化，因此融合方法选用能够充分利用多光谱影像信息突出地物纹理边界的主分量变换法。以兰州市安宁区为例，提取了该区2002年～2003年度的土地利用变化信息，利用点位中误差法对其监测精度进行了评定。研究结果表明安宁区2002年～2003年度土地利用变化全部发生在城区，基本上是由农用地变化为建设用地，这与安宁区近几年为满足国家经济开发区和兰州高新技术产业区建设、经济发展的需求，加快了城市建设有直接关系。 相似文献
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范海娇 《内蒙古科技与经济》2013,(24):103-103,105
阐述了遥感与GIS在土地覆盖分类中的应用原理。遥感自动分类主要依赖地物的光谱特性,采用数理统计的方法,基于单个像元来进行,主要有监督分类和非监督分类的方法。GIS可以使分类结果更加精确,在GIS的支持下对遥感数据分类结果进行叠加分析,使分类图像与土地利用分区信息集合起来,可以很大程度上提高精确度。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像的校园地物分类,引入了面向对象的信息提取技术,以校园作为研究对象,实现校园用地的分类和提取。最终结果精度高达85%左右,比传统监督分类中相对成熟的最大似然的精度高出10%左右,同时克服了"椒盐"噪声的影响,各地物信息的提取特征比较明显,具有较大的应用潜力。 相似文献