基于Landsat8卫星影像的北京地区土地覆盖分类

• 作者: 冯旭祥 吴业炜 李安 李山山 王婷婷
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: Landsat 8 土地覆盖 分类方法 纹理
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 遥感图像处理
• 页码范围: 1275-1284
• 页数: 10页
• 分类号: TP75
• 字数: 6615字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jig.20150915

摘要

目的 土地覆盖分类能为生态系统模型、水资源模型和气候模型等提供重要信息,遥感技术运用于土地覆盖分类具有诸多优势.作为区域性土地覆盖分类应用的重要数据源,Landsat 5/7的TM和ETM+等数据已逐渐失效,Landsat 8陆地成像仪(OLI)较TM和ETM+增加了新的特性,利用Landsat 8数据进行北京地区土地覆盖分类研究,探讨处理方法的适用性.方法 首先,确定研究区域内土地覆盖分类系统,并对Landsat 8多光谱数据进行预处理,包括大气校正、地形校正、影像拼接及裁剪;然后,利用灰度共生矩阵提取全色波段纹理信息,与多光谱数据进行融合;最后,使用支持向量机(SVM)进行分类,获得土地覆盖分类结果.结果 经过精度评价和分析发现,6S模型大气校正和C模型地形校正预处理提高了不同类别之间的可分性,多光谱数据结合全色波段纹理特征能有效提高部分地物的土地覆盖分类精度,总体精度提高2.8％.结论 相对于Landsat TM/ETM+数据,Landsat 8OLI数据新增特性有利于土地覆盖分类精度的提高.本文方法适用于Landsat 8OLI数据土地覆盖分类研究与应用,能够满足大区域土地覆盖分类应用需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李安	中国科学院遥感与数字地球研究所	23	247	9.0	15.0
2	吴业炜	中国科学院遥感与数字地球研究所	6	160	3.0	6.0
3	冯旭祥	中国科学院遥感与数字地球研究所	16	92	7.0	8.0
4	李山山	中国科学院遥感与数字地球研究所	16	94	6.0	9.0
5	王婷婷	中国科学院遥感与数字地球研究所	27	199	8.0	13.0