光谱特征扩展的时间序列Landsat数据地表覆盖分类

编号 zgly0001590223

文献类型 期刊论文

文献题名 光谱特征扩展的时间序列Landsat数据地表覆盖分类

作者 胡勇  刘良云  CACCETTAPeter  焦全军 

作者单位 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室  重庆市国土资源和房屋勘测规划院  CSIROMathematics  InformaticsandStatistics-FloreatWA6014  Australia 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2015年04期

年份 2015 

分类号 TP79 

关键词 Landsat  光谱特征扩展  时间序列  地表覆盖  通用分类器 

文摘内容 时间序列遥感影像常用于地表覆盖监测及其变化监测。然而,利用时序遥感数据—尤其是中分辨率遥感数据监测地表覆盖变化,其方法基本是先对多期影像分别进行监督分类然后对比分类结果。由于这种方法需要对每期遥感影像单独选择分类训练样本,而对于历史影像,常常难以获得可靠的样本数据。本文基于遥感数据定量化处理,尝试利用光谱特征扩展方法对时间序列Landsat数据进行分类:首先,结合一种新的大气校正方法和相对辐射归一化方法,对时间序列Landsat数据进行定量化处理,以消除各期影像之间的辐射差异,获得地表反射率数据。然后,论文选择一期易于获得分类训练样本的反射率数据作为参考影像,并结合样本数据提取不同地表覆盖类型的光谱特征。最后,将参考影像中提取的地物光谱特征,扩展到所有时间序列反射率数据进行分类。论文利用青藏高原玛多地区的5景Landsat数据对本文的方法进行了验证,结果显示:基于光谱特征扩展的分类方法,可有效对定量化处理后的Landsat数据进行分类,分类总体精度为88.35%—94.25%,分类结果和传统的单景监督分类结果具有较好的一致性。此外,研究也发现,参考影像和待分类图像获取时间的季相差异会影响其分类的精度。