共查询到19条相似文献，搜索用时 156 毫秒
1.
多尺度空间分层聚类算法在土地利用与土地覆被研究中的应用 总被引：6，自引：4，他引：2
利用遥感数据,综合最大似然法监督分类、多尺度空间分层聚类的部分监督分类方法和主成分方法,分析黄河上游龙羊峡水库库区1987～1999年间土地利用土地覆盖变化.提取专题信息,不同要素采用不同方法;具体分类中,土地利用类型的一级类型耕地、水体及未利用土地类型采用主成分分析和最大似然法监督分类方法;对一级类型草地采用多尺度分层聚类算法的部分监督分类方法.结果表明,草地信息利用SSHC方法提取结果较好,与Bayes分类方法相比,精度提高4.2%,SSHC所获结果数据Kappa系数为0.84,Bayes所获结果数据Kap-pa系数为0.78.对某专题要素分类,此方法结果较优. 相似文献
2.
基于知识规则的土地利用/土地覆被分类方法——以黑河流域为例 总被引：3，自引：0，他引：3
本文提出了一种基于知识规则的土地利用/土地覆被分类的新方法。知识规则是基于专家经验建立起来的,反映研究区内不同分类系统下各类别的地理分布特性与地理分布交叉可能性。基于黑河流域90 m 分辨率DEM、2009 年逐月1 km 分辨率NDVI,参考美国地质调查局(USGS) 1 km分辨率土地利用/土地覆被数据在欧亚大陆上各类别的聚类中心,应用在上、中、下游分别建立的知识规则,以知识规则结合最近距离的USGS 类别聚类的方法,制作了一套与USGS全球土地覆被分类标准一致的、可以用于大气模式以及陆面过程模式的黑河流域土地覆被类型分布数据。本方法分类结果与以往研究采用的类别映射方法的分类结果及实际地物影像进行对比,表明知识规则下的分类结果更能准确表达流域地表覆盖特征,对冰雪、冻土类别和沙地荒漠类别的表现更优。 相似文献
3.
为研究沙地信息提取的方法，采用基于CART决策树的面向对象方法，提取中卫市沙坡头区的沙地信息。首先对研究区进行多尺度分割和光谱差异分割得到对象层，然后选择合适的提取特征和训练样本点，最后输入选择的提取特征和样本点生成CART规则树，并对地物进行分类，提取出沙地信息。结果表明：采用面向对象的CART决策树方法提取沙地信息具有较高自动化程度和精确度，依此构建的CART决策树总体分类精度可达到77%，是最近邻分类结果的1.12倍，支持向量机分类结果的1.57倍，此外，NDBI（归一化裸露指数）、GSI（粒度指数）和SWIR 2（第七波段）均值可以成功的将沙地、戈壁和裸岩石砾地三个易混地物区分开来，是沙地提取过程中三个重要的特征指数。 相似文献
4.
分区控制和分层提取下的OMIS-I影像土地利用/覆盖分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对宜兴试验区128波段OMIS—Ⅰ机载成像光谱数据,在平原区、山区分区基础上建立多级分层决策树综合分类方法。通过该方法可实现对土地利用／覆盖一级类（林地、园地、水域、耕地）自动分类,精度达88．15％,Kappa指数为0．82,园地漏分率最高（20．23％）,耕地漏分率最低（2．24％）;耕地、林地、园地、水域的错分率分别为21．87％、21．98％、0．66％、0。土地利用／覆盖二级分类也可采用分层自动分类,其总体精度达86．16％,Kappa指数为0．81。采用土地利用矢量数据辅助和人工目视解译对部分二级类别进行细分,可获得更加可靠的分类结果。研究表明,分区控制下的多级分层决策树综合分类方法应用于OMIS—Ⅰ高光谱影像土地利用／覆盖分类,具有可操作性和较高的精度。 相似文献
5.
以洪湖为研究对象,采用分类与回归树(classification and regression trees,CART)方法,根据训练样本数据集中挖掘分类规则,集成遥感影像的光谱特征、植被指数、水体指数、纹理特征等特征变量,建立研究区湿地信息提取的决策树模型;在此基础上,探究水体透明度对水生植物遥感信息提取的影响,依据特征变量有、无水体透明度,分别建立两类决策树,即有水体透明度参与的决策树(CART 14)和无透明度参与的决策树(CART 13);在训练样本和验证数据相同的情况下,对比采用CART 14、CART 13、支持向量机(support vector machine,SVM)和最大似然分类(maximum likelihood classification,MLC)4种方法的分类结果的精度。研究结果表明,洪湖中水生植物覆盖面积约占洪湖湿地总面积的47%,洪湖中的水生植物以沉水植物为主;采用有水体透明度参与的决策树分类结果的总体精度比采用支持向量机和最大似然分类方法的分别提高了7.78%和16.36%,Kappa系数则分别增大了0.12和0.20,无水体透明度参与的仅比有透明度参与的决策树分类结果的总体精度降低了2.77%,Kappa系数减小了0.04。水体透明度的参与能提高分类精度,而无水体透明度参与的决策树分类结果的总体精度也高于其它传统方法的分类精度。因此,在实际湿地分类中,若无水体透明度数据,但决策树的辅助分类变量足够多时,无水体透明度参与的决策树也能较好地进行分类,提取水生植物信息。 相似文献
6.
以大理SPOT-5 HRG影像和Landsat TM影像作为数据源,在构建标准训练样本数据集的基础上,探索训练样本对遥感影像分类的影响。选取不同训练样本数量组合,分别对监督分类中的平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然法、神经网络和支持向量机6种分类方法进行多次实验,并采用Kappa系数和总体分类精度对实验分类结果的精度进行评价。结果表明:以多次分类结果的平均值作为最终的分类结果能减小随机误差;增加训练样本数量可以减小单次分类引起的随机误差;在不同的训练样本量下,支持向量机的分类精度最高。 相似文献
7.
极端干旱区荒漠稀疏河岸林遥感分类研究 总被引：5，自引：0，他引：5
研究以位于极端干旱区的塔里木河干流中下游地区为例,基于Landsat TM影像,结合决策树分类、几何光学模型与光谱角匹配,解决混合像元信息分解,实现干旱区稀疏荒漠河岸林类别识别。首先从遥感视角的角度,将地物分解为目标和背景,提出塔里木河干流荒漠河岸林植被分类系统;其次以多变量决策树法将非荒漠植被信息剔除,采用几何光学模型模拟各类荒漠植被的像元光谱,最后以光谱角匹配的方法将荒漠植被进一步进行分解,得到塔里木河干流中下游地区典型研究区的植被分类专题图,分类精度结果表明:基于混合像元分解与几何光学模型的分类方法总精度达到了79.43%,Kappa系数为0.718,表明分类质量良好。 相似文献
8.
《中国沙漠》2016,(3)
荒漠植物构型是植物与环境相互作用、相互适应的结果,其与功能的相互作用决定了荒漠植被的发展与演替。系统研究了半日花(Helianthemum songaricum)的分枝率、分枝角度、分枝长度和枝茎比等构型特征,对比研究了不同土壤类型和不同坡位间、半日花的构型特征响应及其适应机理。结果表明:覆沙地半日花的总体分枝率为0.49±0.03,石砾地半日花总体分枝率0.56±0.03;逐步分枝率SBR2:3和SBR3:4呈现覆沙地半日花大于石砾地半日花,SBR1:2则表现相反;半日花1~4级分枝角度集中在30°~42°,并且1级到4级呈增大趋势;覆沙地的枝茎比RBD2:1、RBD3:2、RBD4:3分别为0.57±0.05、0.59±0.05、0.51±0.05,石砾地分别为0.68±0.06、0.72±0.06、0.50±0.03,其中枝茎比RBD2:1、RBD3:2、RBD4:3都呈现先增大后减小趋势;覆沙地半日花的1~3级枝长均大于石砾地半日花,4级枝长小于石砾地半日花,且覆沙地和石砾地半日花的1~4级分枝长度呈依次减小的趋势;同一土壤条件下,不同坡位半日花的枝系构型特征不存在显著性差异。覆沙地半日花枝系长度、粗度、以及枝条数均大于石砾地半日花,能够获得更多空间资源,在植物竞争和演替过程中,其构型特征具有一定的优势。 相似文献
9.
运用监督分类和决策树两种方法,以2014-8-25的Landsat8-OLI遥感影像为基础数据源,提取新巴尔虎右旗的沼泽和草甸信息。方法一:在ENVI中进行监督分类,将研究区分为沼泽和草甸、草地、森林、农用地、水体、居民地、沙地和其他等八类,采用最大似然法对研究区遥感影像进行沼泽和草甸信息的提取工作。方法二:求取研究区的归一化植被指数NDVI,将NDVI值和坡度值作为限制条件,进行求取研究区域的沼泽和草甸信息。将两种方法获得的沼泽和草甸分类图与验证样本进行混合矩阵分析,分别对两种分类结果进行精度评价,比较监督分类和决策树分类在沼泽和草甸信息提取的精度。结果表明:Landsat8-OLI影像采用监督分类的精度为89.40%,利用决策树分类的精度达到了91.05%,精度较高。这两种方法均能够很好地进行沼泽和草甸信息提取,同时验证了基于Landsat8遥感影像在湿地覆被分类的可行性。 相似文献
10.
中国沙地分类进展及编目体系 总被引：1，自引：0，他引：1
中国历来重视沙地研究但至今尚未形成较公认的分类体系,详细的沙地资源数据库建设亦未开展。全面总结了中国沙地已有的研究成果,对中国沙地分类进展和编目体系进行了研究。结果表明:1已有的沙地分类主要根据沙地流动性、荒漠化程度、荒漠化过程、空间位置等方法进行,表现出研究区域不全面、分类指标定量程度低、空间信息表达能力差、分类指标体系混乱以及沙地分类的系统性和分类结果的可比性相对较差等问题。2沙地分类编目体系全面涵盖了中国沙地分布范围,突出了沙地的温度、干湿度、流动性、荒漠化程度、面积和土地利用属性等信息,能综合全面地反映沙地的自然和社会属性,具有较好的科学性和可操作性。 相似文献
11.
针对多源遥感影像土地覆盖分类结果一致性与分类精度改进的要求,对两组中等空间分辨率的光学影像进行土地覆盖分类,以支持向量机分类结果为基础,采用Kappa统计量、双错误测量、Q统计量、相同错误率从不同角度评价了不同分类结果的一致性。实验表明,多源遥感数据分类结果总体上常规一致性程度较好,二值先验一致性程度尚可,错误一致性程度较小;不同土地覆盖类别的一致性程度并不相同,有的类别甚至出现不一致现象。提出组合法和替换法两种策略以综合数据优点、实现多传感器数据集成应用,能够有效提高分类精度。 相似文献
12.
13.
基于MODIS 数据的长江三角洲地区土地覆盖分类 总被引：9，自引：0，他引：9
长江三角洲地区是我国经济最发达的地区之一, 人类活动对自然环境产生了很大影响。为了研究该地区人类活动与生态环境的相互作用, 利用250 m 分辨率MODIS 数据进行土地 覆盖制图研究, 采用的主要数据为增强型植被指数EVI 数据、反射率数据和DEM 数据。通过基于时间序列的滤波方法消除EVI 的噪声, 通过PCA 变换压缩数据量, 并计算均质度来表征空间维的纹理信息, 构造了一个综合性的分类数据矩阵, 依据高分辨率影像选取了训练区, 采用最大似然法进行分类, 并采用缓冲区分析技术进行分类修正, 得到长江三角洲地区的土地覆盖分类结果。利用高分辨率影像解译信息对分类结果进行了精度评价, 并将分类结果与 MODIS 土地覆盖产品进行了对比, 精度分析表明分类结果很好的反映了研究区的土地覆盖信息, 显示了本研究分类方法与技术处理在实践中的可行性及250 m 分辨率EVI 时间序列数据在区域尺度土地覆盖分类方面的优势与潜力。 相似文献
14.
基于Landsat 8 OLI数据与面向对象分类的昆嵛山地区土地覆盖信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2015年Landsat 8 OLI遥感影像和DEM作为分类数据源,结合野外调查数据,采用面向对象的分类方法对昆嵛山地区土地覆盖信息进行提取,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究表明：面向对象分类方法提取的各地类连续且边界清晰,分类效果与实际情况基本吻合。昆嵛山地区占主导地位的土地覆盖类型是针叶林,面积为1 546.81 km2。研究区土地覆盖分类的总体精度和Kappa系数分别为91.5%和0.88,其中针叶林、草地、水体和建设用地的生产者精度均达到87%以上。相对于监督分类方法,本研究提出的土地覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高14.7%和0.17。基于面向对象的中分辨率遥感影像,能够获取较高精度的土地覆盖信息,为大范围土地覆盖分类研究提供方法参考。 相似文献
15.
Giles M. Foody 《International journal of geographical information science》2013,27(5):527-542
Abstract Remote sensing is an important source of land cover data required by many GIS users. Land cover data are typically derived from remotely–sensed data through the application of a conventional statistical classification. Such classification techniques are not, however, always appropriate, particularly as they may make untenable assumptions about the data and their output is hard, comprising only the code of the most likely class of membership. Whilst some deviation from the assumptions may be tolerated and a fuzzy output may be derived, making more information on class membership properties available, alternative classification procedures are sometimes required. Artificial neural networks are an attractive alternative to the statistical classifiers and here one is used to derive a fuzzy classification output from a remotely–sensed data set that may be post–processed with ancillary data available in a GIS to increase the accuracy with which land cover may be mapped. With the aid ancillary information on soil type and prior knowledge of class occurrence the accuracy of an artificial neural network classification was increased by 29–93 to 77–37 per cent. An artificial neural network can therefore be used generate a fuzzy classification output that may be used with other data sets in a GIS, which may not have been available to the producer of the classification, to increase the accuracy with which land cover may be classified. 相似文献
16.
基于QUEST决策树的遥感影像土地利用分类——以云南省丽江市为例 总被引：5，自引：0，他引：5
土地利用分类精度直接决定土地利用/土地覆被变化相关研究的准确性,而基于决策树的遥感影像分类是近年来提高土地利用分类精度的重要方法。QUEST决策树在影像解译和空间表达方面,运算速度和分类精度均优于普通CART等决策树方法。本文以云南丽江地区为例,应用QUEST决策树分类方法,对该地区的Landsat TM 5影像图进行分类,同时将地形因素、植被指数作为地学辅助数据的因子添加到分类波段中,进行不同特征融合,来处理目标类别间的非线性关系,该方法在处理图像理解知识方面具有更大的灵活性;同时与普通决策树分类法的遥感影像分类的结果相比较,Kappa系数值从原来的0.789提高到0.849.在地形复杂的山地地区,针对TM影像数据,选择基于QUEST决策树分类能够有效提高土地利用分类结果精度。 相似文献
17.
戈壁砾石覆盖度与风蚀强度关系实验研究 总被引：3，自引：1，他引：2
戈壁表面的砾石覆盖度对风沙物质的运移有不可忽略的影响,在极端干旱区砾石覆盖是防沙治沙的重要手段。通过风洞实验模拟了阿拉善戈壁区砾石覆盖度与风蚀强度的关系。结果表明,当因地表风化作用等产生的松散颗粒物被吹蚀后,不同地点、不同样品之间风蚀强度有明显的差异,因而砾石覆盖度与风蚀强度之间的相关关系并不显著;但数据标准化后则表明,当砾石覆盖度在40%以下时,随砾石覆盖度的增加风蚀强度也有所增大。戈壁地区的风沙运动中,在砾石覆盖度小于40%条件下,不同风速下风蚀强度的变异系数是不同砾石覆盖度下的风蚀强度的变异系数的2倍左右。在极端干旱的戈壁区,影响风蚀强度的因素十分复杂,砾石覆盖度增大不仅不能控制风蚀现象的发生,反而增强气流对地表的风蚀能力,这一因素可能是阿拉善高原戈壁区成为中亚强沙尘暴主要源地的重要原因之一。 相似文献
18.
基于RS、GIS的宁夏土地利用动态变化分析 总被引：7，自引：11，他引：7
根据1986年、1996年和2000年三期遥感图像，通过遥感和地理信息系统空间分析方法，研究了1996－2000年宁夏回族自治区 的土地利用动态变化情况。结果发现土地利用动态变化中耕地增加、草地减少是宁夏土地利用变化最大的特点，城镇居民建设用地有较快增长但规模不大，其它土地类型变化不大基本处于动态平衡中。进一步分区域的对比研究表明，各区土地利用变化随自然条件不同有不同程度和幅度的变化，并且土地利用变化空间分布的区域差异会产生耕地结构不合理、草地退化和荒漠化等资源环境问题。 相似文献
19.
蚁群算法作为一种新型的智能优化算法,已经成功应用在许多领域,然而应用蚁群优化算法进行遥感数据处理则是一个新的研究热点。蚁群规则挖掘算法是基于分类规则挖掘进行分类,能够处理多特征的数据。因此,论文将蚁群规则挖掘算法应用到多特征遥感数据分类处理中,并采用北京地区的Landsat TM和 Envisat ASAR数据作为实验数据,对选择的遥感数据进行了多特征分类实验。实验结果分别与最大似然分类法、C4.5方法进行对比,分析表明:1)蚁群规则挖掘算法是一种无参数分类的智能方法,具有很好的鲁棒性,2)能够挖掘较简单的分类规则;3)能够充分利用多源遥感数据等。它可以充分利用多特征数据进行土地覆盖分类,从而能够提高分类的效率。 相似文献