基于二調(diào)數(shù)據(jù)的中等分辨率遙感影像地類解譯精度分析及結(jié)果校正研究.pdf

1、隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，遙感技術(shù)已成為獲取區(qū)域土地利用現(xiàn)狀及其變化的重要手段，在土地動態(tài)監(jiān)測、城市擴張、土地利用覆被、碳源/碳匯、生態(tài)環(huán)境等研究領(lǐng)域起著至關(guān)重要的作用。雖然遙感影像的時空分辨率都得到了一定程度的提高，高分辨率遙感影像也在多方面得到廣泛應(yīng)用，但是中等分辨率遙感影像因為方便獲取、解譯技術(shù)相對成熟等仍是目前研究和應(yīng)用的主要數(shù)據(jù)源，而中等分辨率影像地類解譯精度受到空間分辨率、地物光譜特征等因素的影響，分類精度不高。而精度較高的實

2、地調(diào)查數(shù)據(jù)由于受到數(shù)據(jù)保密、取得成本等方面的原因，只能獲取部分區(qū)域的數(shù)據(jù)，在很多應(yīng)用及研究中難以大量獲取。本研究以廣泛使用的Landsat-8的OLI影像為代表，采用支持向量機（SVM）方法，對研究區(qū)的遙感影像進行土地利用現(xiàn)狀解譯，以已經(jīng)獲取的有代表性的典型區(qū)域的第二次土地調(diào)查變更數(shù)據(jù)為基準，對解譯結(jié)果多維度的精度分析，并對各種主要地類的解譯結(jié)果分別建立校正模型，以期對中等分辨率的遙感影像解譯結(jié)果的應(yīng)用及校正提供理論和實踐依據(jù)。論文共分

3、為六章，具體研究內(nèi)容主要包括：
　?。?）基于價值性、可行性、代表性、影像數(shù)據(jù)整體性等原則，選取了光山縣、永城市、葉縣、魯山縣、濟源市、盧氏縣6個縣（市）作為研究區(qū)，并對研究區(qū)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、高程數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、土地調(diào)查數(shù)據(jù)進行收集、整理及預(yù)處理，為本研究提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
　　（2）參照《土地利用現(xiàn)狀分類》GBT21010-2007，并結(jié)合研究區(qū)具體實際情況及第二次土地調(diào)查的土地分類體系，制定研究區(qū)的土地分類體系，即耕地、林地、建

4、設(shè)用地、草地、水體及其他土地6個類型。在對遙感影像預(yù)處理的基礎(chǔ)上，輔以植被指數(shù)、坡度等其他數(shù)據(jù)與其相關(guān)波段數(shù)據(jù)進行多源信息組合，基于支持向量機（SVM）方法對研究區(qū)遙感影像（OLI）進行解譯分類，并對分類后的數(shù)據(jù)進行小斑點處理、柵矢轉(zhuǎn)換等，得到研究區(qū)的土地利用分類數(shù)據(jù)。
　?。?）以第二次土地調(diào)查數(shù)據(jù)為基準，對分類結(jié)果進行精度檢驗與分析?；贏rcGIS的空間統(tǒng)計分析功能，計算分類誤差轉(zhuǎn)移矩陣，通過計算總體精度、Kappa系數(shù)等定

5、量化指數(shù)對分類結(jié)果精度進行分析與評價，以研究區(qū)行政村為單元進行總體精度分析，并對不同地貌單元、主要不同土地利用類型的分類結(jié)果進行分類精度的對比分析。
　　（4）基于修正系數(shù)法和柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，分別建立線性模型和非線性模型對分類結(jié)果進行校正，并對模型的效果及合理性進行檢驗與驗證，以期通過模型校正方法對中等分辨率遙感影像分類結(jié)果進行校正，獲取較為科學(xué)、合理的土地利用分類結(jié)果。
　　通過以上研究和分析，本文得出以下主要結(jié)論

6、：
　?。?）研究區(qū)選擇科學(xué)、合理，具有一定的代表性，研究區(qū)遙感影像土地利用類型分類適合采取支持向量機（SVM）解譯方法。
　?。?）Landsat為代表的中等分辨率遙感影像的總體分類精度不高。研究區(qū)6縣（市）的總體分類精度大部分在80％以下，而盧氏則因林地面積大提高了總體分類精度，使精度達到84.42%。
　?。?）中等分辨率遙感影像地類解譯受地形地貌、土地利用類型影響較大，除此之外，影像的空間分辨率、地物光譜特征、