利用TM数据提取干旱区土地覆被信息的方法比较

• 作者: 曹广超 李玲琴 杨海镇 樊启顺 沙占江 马海州 黄华兵
• 来源期刊: 干旱区地理
• 学科: 工学
• 关键词: TM数据 土地覆被 LUCC 遥感 分类方法 干旱区
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 地球信息科学
• 页码范围: 59-64
• 页数: 6页
• 分类号: TP79|F301.24
• 字数: 5258字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6060.2005.01.011

摘要

以柴达木盆地香日德绿洲作为研究实验区,对该区域ETM遥感数据经过空间分辨率融合、主成分分析等方法进行空间信息增强及专题信息增强处理,组合最佳视觉背景图像,分别在不同背景图像上选择训练样本,利用最大似然法监督分类方法(MLC)、多空间尺度分层聚类(SSHC) 和基于知识的模糊聚类方法(KFC)等分类器,分别用各自训练样本初始化各类别信息特征值,形成类别特征值模式库,分别以此为基础对待分样本进行分类,对初分类的结果经过类别合并、碎斑滤除以及重新编码赋色等分类后处理,得到最终分类结果及分类精度评价结果.从所获数据可以得出如下结论:从总体精度和Kappa值可知,SSHC和KFC分类方法所获结果精度较高,总体精度比MLC分类结果约高于3%,SSHC之结果精度略高于KFC之结果;SSHC、KFC和MLC三种分类方法对该区域地表覆被信息的提取分类中,SSHC分类方法对耕地、石砾地、河滩和荒漠分类结果较好,KFC分类方法对耕地、沙地、河滩和荒漠分类结果较好,MLC分类方法对耕地、河滩和荒漠分类结果较好,三种分类方法对耕地、河滩和荒漠等三种地类的分类精度较高,用户精度都在80%以上,而对沙地和石砾地的分类结果其用户精度大都低于80%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李玲琴	青海师范大学地理与资源环境科学系	44	325	10.0	17.0
2	樊启顺	青海师范大学地理与资源环境科学系	4	60	3.0	4.0
3	杨海镇	青海师范大学地理与资源环境科学系	5	46	3.0	5.0