基于遙感圖像的土地利用信息自動(dòng)提取研究.pdf

1、遙感圖像分類(lèi)是遙感研究領(lǐng)域的一個(gè)重要內(nèi)容,如何解決分類(lèi)精度問(wèn)題是遙感應(yīng)用研究中的一個(gè)關(guān)鍵,具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 近年來(lái),隨著多分類(lèi)器組合算法的不斷改進(jìn),多分類(lèi)器組合技術(shù)日益成為遙感圖像分類(lèi)處理的一個(gè)重要手段。本文首先分析了國(guó)內(nèi)外遙感圖像分類(lèi)研究的最新進(jìn)展,特別是多分類(lèi)器組合分類(lèi)。在此基礎(chǔ)上,選取山西省懷仁縣典型區(qū)域的彩紅外航空遙感影像進(jìn)行土地利用分類(lèi)研究。在分類(lèi)前,對(duì)遙感影像進(jìn)行了大氣校正、獨(dú)立成分分析、最小噪聲分離變

2、換、紋理濾波和圖像融合等預(yù)處理工作,綜合考查地物的紋理特征,在對(duì)圖像進(jìn)行紋理融合的基礎(chǔ)上,訓(xùn)練ROI樣本,對(duì)八種子分類(lèi)器進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi),并選取其中分類(lèi)性能以及多樣性最好的三種分類(lèi)器進(jìn)行組合,制定規(guī)則對(duì)簡(jiǎn)單投票法、最大概率類(lèi)別法以及模糊積分法進(jìn)行組合,并利用ENVI遙感軟件以及IDL,可視化編程語(yǔ)言來(lái)對(duì)實(shí)驗(yàn)圖像進(jìn)行分類(lèi)提取。然后,結(jié)合誤差矩陣對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行精度分析,我們發(fā)現(xiàn)采用多分類(lèi)器組合分類(lèi)法的總體分類(lèi)精度是93.53％,而單個(gè)子分類(lèi)器中