基于時序Landsat的合肥市土地覆被信息提取研究.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，土地覆被的空間格局發(fā)生了劇烈的變化。土地覆被一直以來都是研究地表覆蓋信息的關(guān)鍵要素之一，而在土地覆被中最重要的前提就是土地覆被分類，為了更好的開發(fā)和利用土地資源，對土地覆被信息進(jìn)行分類提取是非常有必要的。傳統(tǒng)的人工目視解譯和基于像素分類已經(jīng)不能完全滿足日新月異的城市發(fā)展以及遙感影像的發(fā)展，因此面向?qū)ο笥跋裉崛?yīng)運而生。
　　本文以合肥市作為研究對象，選用2000年、2005年以及2010年的Landsat-

2、5TM和2014年的Landsat-8OLI時序遙感數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，對合肥市進(jìn)行土地覆被分類研究，文章主要通過影像分割、特征選擇以及影像分類三個方面來提高土地覆被的分類精度以及分類效率。主要的研究內(nèi)容和結(jié)論如下:
　　(1)綜合考慮影像質(zhì)量、多個時相以及研究區(qū)的地理環(huán)境，最終選擇合肥市2000年、2005年以及2010年多個時相的Landsat-5TM和2014年多個時相的Landsat-8OLI遙感影像作為研究數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理是

3、第一步也是關(guān)鍵的一步，依次對數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正、大氣校正、幾何校正、影像裁剪等預(yù)處理，最終得到合肥市的影像數(shù)據(jù)。
　　(2)詳細(xì)分析了eCognition Developer9.0的四種分割算法，并對它們進(jìn)行相同參數(shù)下分割效果的對比。除此之外，還測試了不同分割尺度下影像的分割效果，以分割不同地物在不同像元為標(biāo)準(zhǔn)，以此來得出最佳分割尺度。通過分割實驗，結(jié)合目視解譯和混淆矩陣精度評價，得出先用多尺度“過分割”，之后再用光譜差異分割進(jìn)行優(yōu)

4、化是最好的分割方法。
　　(3)闡述了面向影像信息提取在eCognition Developer9.0中的兩大關(guān)鍵技術(shù)，最鄰近監(jiān)督分類和SEaTH算法規(guī)則分類，并分析出它們的優(yōu)缺點，最鄰近監(jiān)督分類方法雖然簡單但它需要計算待分類的地物與每個地物分類選取分類樣本的中心距離，尤其是當(dāng)有紋理特征參與時效率極低，SEaTH算法規(guī)則分類雖然能自動確定最優(yōu)特征以及最佳閾值，但當(dāng)?shù)匚镏gJM距離都小分離性都差的時候就無法確定地物分類的先后順序，以