基于知識(shí)的遙感圖像分類方法研究——以騰格里沙漠南部地區(qū)為例.pdf

1、本文以提高干旱、半干旱地區(qū)土地利用/覆蓋自動(dòng)分類的精度為目標(biāo)，圍繞基于知識(shí)的遙感圖像分類方法的過(guò)程展開(kāi)研究。首先確定研究區(qū)土地利用/覆蓋分類方案；然后從目視解譯的原理出發(fā)，分析了研究區(qū)土地利用/覆蓋類型在遙感圖像上的視覺(jué)特征，并對(duì)光譜特征、紋理特征、空間分布特征和時(shí)相特征進(jìn)行了分析；接著從知識(shí)的表達(dá)、知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建討論了基于知識(shí)的遙感圖像分類方法；最后在此基礎(chǔ)上對(duì)研究區(qū)進(jìn)行了基于知識(shí)的遙感圖像分類，對(duì)分類的結(jié)果進(jìn)行了評(píng)價(jià)。通過(guò)上述的研究我

2、們得到以下結(jié)論： (1)基于知識(shí)的遙感圖像分類方法是提高地表復(fù)雜的干旱、半干旱地區(qū)土地利用/覆蓋自動(dòng)分類精度的有效途徑之一。盡管研究區(qū)地表土地利用/覆蓋復(fù)雜，而且缺乏同一期的實(shí)際驗(yàn)證資料，分類精度的評(píng)價(jià)存在一定的偏差。但總體來(lái)說(shuō)，由于綜合了遙感圖像的光譜特征、紋理特征、空間分布特征和時(shí)相特征，基于知識(shí)的遙感圖像分類方法的精度比傳統(tǒng)的監(jiān)督分類方法有了一定的提高。 (2)對(duì)于干旱、半干旱地區(qū)來(lái)說(shuō)，紋理特征、空間分布特征和時(shí)相

3、特征可以較好的改善分類的精度。紋理特征突出了形態(tài)差異較大的沙漠和戈壁的信息。空間分布特征主要增強(qiáng)了山地灌叢和山地森林，山地草地和耕地等具有明顯空間分布規(guī)律的地物類型的差異，減少了他們之間的混分。時(shí)相特征則區(qū)分了未生長(zhǎng)農(nóng)作物的耕地與其他荒漠。 (3)基于知識(shí)的分類方法可以有效的綜合其他各種輔助數(shù)據(jù)用于改善分類的精度，但是輔助數(shù)據(jù)本身的質(zhì)量以及輔助數(shù)據(jù)與遙感圖像之間的配準(zhǔn)精度，在一定程度上會(huì)影響到分類的精度。因此，在實(shí)際應(yīng)用中必須注