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基于混合像元分解的辽河口滨海湿地分类
引用本文:李微,刘伟男,陈官滨,贾越平,刘长发.基于混合像元分解的辽河口滨海湿地分类[J].湿地科学与管理,2017(1):25-28.
作者姓名:李微  刘伟男  陈官滨  贾越平  刘长发
作者单位:1. 大连海洋大学海洋科技与环境学院,大连 116023;辽宁省高校近岸带海洋环境科学与技术重点实验室,大连 116023;2. 大连海洋大学海洋科技与环境学院,大连,116023
基金项目:辽宁省教育厅计划项目(L2015078),地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(2014NGCM20),国家海洋局海洋公益性行业科研专项(201305043)
摘    要:滨海湿地高精度的地物分类可以为湿地监测与保护提供数据支持和决策依据。以辽河口湿地为研究对象,以Landsat8 OLI多光谱影像为数据源,结合研究区域实际地物情况,采用像元纯度指数和均值波谱法确定端元光谱,并利用全约束最小二乘混合像元技术和决策树技术制定分类规则,最后将研究区域分为芦苇、翅碱蓬、水稻、滩涂、水体(海水、虾池水、河水等)和人工建筑(包括路面、人工设施、房屋等)六大类。结果表明:该算法分类精度高于90%,结合目视判读与野外实地调查,发现分类结果符合实际地物情况。

关 键 词:混合像元分解  图像分类  滨海湿地  landsat8  OLI

Classification of Liaohe Estuary Coastal Wetlands Based on Image Analysis with Decomposition of Mixed Pixels
LI Wei,LIU Wei-Nan,CHEN Guan-Bin,JIA Yue-Ping,LIU Chang-Fa.Classification of Liaohe Estuary Coastal Wetlands Based on Image Analysis with Decomposition of Mixed Pixels[J].Wetland Science & Management,2017(1):25-28.
Authors:LI Wei  LIU Wei-Nan  CHEN Guan-Bin  JIA Yue-Ping  LIU Chang-Fa
Abstract:To classify the Liaohe Estuary, a new classification strategy was prosposed by the fully constrained least squares (FCLS) unmixing model and decision tree for the Landsat 8 OLI data. The accuracy assessment which adopts traditional error matrices with man-made region of areas is higher than 90%. Meanwhile, comparison between the traditional supervised and the unsuperviesed classificational algorithms (maximum likelihood method and ISODATA algorithm) proved that the new classification scheme can get more accurate estimates of coastal wetland landscape classification. The classification can provide data and decision support for the monitoring and protection of the regional feature.
Keywords:Mixed pixels decomposition  Image classification  Coastal wetland  Landsat 8 OLI  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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