利用TM数据提取干旱区土地覆被信息的方法比较

编号 zgly0001601574

文献类型 期刊论文

文献题名 利用TM数据提取干旱区土地覆被信息的方法比较

作者 沙占江  马海州  李玲琴  樊启顺  黄华兵  杨海镇  曹广超 

作者单位 中国科学院青海盐湖研究  青海师范大学地理与资源环境科学系  中国科学院青海盐湖研究西宁810008青海师范大学地理与资源环境科学系  西宁810008  西宁810008  西宁810008青海师范大学地理与资源环境科学系  西宁810008 

母体文献 干旱区地理 

年卷期 2005年01期

年份 2005 

分类号 P271 

关键词 TM数据  土地覆被  LUCC  遥感  分类方法  干旱区 

文摘内容 以柴达木盆地香日德绿洲作为研究实验区,对该区域ETM遥感数据经过空间分辨率融合、主成分分析等方法进行空间信息增强及专题信息增强处理,组合最佳视觉背景图像,分别在不同背景图像上选择训练样本,利用最大似然法监督分类方法(MLC)、多空间尺度分层聚类(SSHC)和基于知识的模糊聚类方法(KFC)等分类器,分别用各自训练样本初始化各类别信息特征值,形成类别特征值模式库,分别以此为基础对待分样本进行分类,对初分类的结果经过类别合并、碎斑滤除以及重新编码赋色等分类后处理,得到最终分类结果及分类精度评价结果。从所获数据可以得出如下结论:从总体精度和Kappa值可知,SSHC和KFC分类方法所获结果精度较高,总体精度比MLC分类结果约高于3%,SSHC之结果精度略高于KFC之结果;SSHC、KFC和MLC三种分类方法对该区域地表覆被信息的提取分类中,SSHC分类方法对耕地、石砾地、河滩和荒漠分类结果较好,KFC分类方法对耕地、沙地、河滩和荒漠分类结果较好,MLC分类方法对耕地、河滩和荒漠分类结果较好,三种分类方法对耕地、河滩和荒漠等三种地类的分类精度较高,用户精度都在80%以上,而对沙地和石砾地的分类结果其用户精度大都低于80%。