多時(shí)相遙感影像土地覆蓋自動(dòng)分類研究.pdf

1、土地覆蓋是陸地表層過程研究的重要基礎(chǔ)，土地覆蓋的變化將影響生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能及其他一系列的地表過程，如能量交換、水循環(huán)等，對(duì)區(qū)域及全球生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生著巨大的影響。遙感技術(shù)可以客觀快速的獲取區(qū)域及全球的土地覆蓋信息，已成為目前獲取土地覆蓋數(shù)據(jù)的主要手段。
　　 針對(duì)目前土地覆蓋遙感分類中重復(fù)選取訓(xùn)練樣區(qū)的缺點(diǎn)，以及歷史影像無法獲得先驗(yàn)知識(shí)（地面調(diào)查數(shù)據(jù)）的缺陷，本文通過遙感數(shù)據(jù)定量化處理，提出一種多時(shí)相遙感影像的自動(dòng)分類方法，該方

2、法的基本原理是使相同地區(qū)不同時(shí)相影像具有相同的輻射尺度，然后共用分類特征，實(shí)現(xiàn)多時(shí)相遙感影像的自動(dòng)分類。具體步驟如下：首先選擇同一區(qū)域多時(shí)相影像中的一景作為參考影像，對(duì)其進(jìn)行土地覆蓋監(jiān)督分類，并根據(jù)分類結(jié)果提取分類特征；對(duì)于其它時(shí)相的影像，則以參考影像為標(biāo)準(zhǔn)，利用基于多元變化檢測(cè)（Multivariate Alteration Detection，MAD）的相對(duì)輻射歸一化方法，進(jìn)行相對(duì)輻射校正，最后以參考影像的分類特征和最大似然分類器對(duì)

3、輻射歸一化影像進(jìn)行自動(dòng)分類。同時(shí)，論文分析了不同土地覆蓋類別的歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference VegetationIndex，NDVI）特征，利用NDVI作為輔助分類信息，計(jì)算最大似然分類的先驗(yàn)概率，以提高最大似然分類的精度。
　　 論文以青藏高原黃河源地區(qū)2007-08-13的Landsat TM5為參考影像，1990-08-30的Landsat TM5為目標(biāo)影像，對(duì)論文提出的自動(dòng)分類方法進(jìn)行試驗(yàn)，

4、結(jié)果顯示：
　　 1.經(jīng)過相對(duì)輻射歸一化處理后，因成像條件不同導(dǎo)致的輻射差異明顯減小或消除，不同時(shí)相影像具有相同的輻射尺度；
　　 2.經(jīng)過相對(duì)輻射歸一化處理后，不同時(shí)相的影像可利用相同的分類規(guī)則進(jìn)行分類；
　　 3.基于NDVI分布比例的浮動(dòng)先驗(yàn)概率，可有效提高最大似然法的分類精度，總體精度為94.02％，比固定先驗(yàn)概率提高4.69％。
　　 本文的創(chuàng)新點(diǎn)歸納為以下兩點(diǎn)：
　　 1.通過相對(duì)輻射