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集成基于對(duì)象影像分析與貝葉斯軟融合的土地覆被變化檢測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2021-01-16 16:49
  應(yīng)用遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行分類后變化檢測(cè)時(shí),土地覆被分類誤差會(huì)造成嚴(yán)重的誤差累積效應(yīng),同時(shí)會(huì)導(dǎo)致土地覆被類型轉(zhuǎn)換結(jié)果中經(jīng)常出現(xiàn)不盡合理的情況.采用基于對(duì)象的影像分析方法,利用兩期國(guó)產(chǎn)高分一號(hào)影像數(shù)據(jù)分析了蘭州市建成區(qū)及其東南部邊緣地區(qū)的土地覆被變化.通過(guò)分析研究區(qū)的特征,得到了研究區(qū)的土地覆被轉(zhuǎn)移邏輯.利用貝葉斯軟融合方法降低了土地覆被變化分類誤差的累積效應(yīng),運(yùn)用土地覆被邏輯,消除了不合邏輯的結(jié)果,變化檢測(cè)結(jié)果總精度達(dá)到81.61%.最終得出了蘭州市總體上沿溝谷地向周邊東南方向延伸的發(fā)展模式. 

【文章來(lái)源】:蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,56(02)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】:9 頁(yè)

【部分圖文】:

集成基于對(duì)象影像分析與貝葉斯軟融合的土地覆被變化檢測(cè)


圖1 分割尺度參數(shù)-ED2散點(diǎn)圖

影像,影像,類別,召回率


計(jì)算得到每個(gè)類別的準(zhǔn)確率和召回率(表4).從表4中可知,兩期影像上硬分類結(jié)果中林地和農(nóng)田與草地相較于其它類別精度均較低,尤其是林地召回率較低.裸地與不透水表面在單期影像上也有一定程度的錯(cuò)分.這與前述類別可分性分析的結(jié)果一致.4.2 分類后比較與貝葉斯軟融合方法結(jié)果

影像,貝葉斯,土地,林地


在分類后比較的結(jié)果中,作為不符合邏輯的土地覆被轉(zhuǎn)移形式,農(nóng)田與草地到水體、林地到水體的轉(zhuǎn)換在分類后比較的過(guò)程中并未出現(xiàn).這一方面反映水體分類質(zhì)量較高,另一方面則可能由于水體在研究區(qū)的面積較小.同時(shí)分類后比較中裸地到林地、裸地到水體、水體到林地、不透水表面到林地以及不透水表面到水體等土地覆被轉(zhuǎn)換類型,在2014年均零星分布.面積均較小,最大為3.89 hm2,最小僅有0.22 hm2,可以歸因?yàn)榉诸愓`差的累積效應(yīng).分類后比較中出現(xiàn)了較大面積的農(nóng)田與草地到林地的不符合邏輯的轉(zhuǎn)移,其主要來(lái)源于農(nóng)田與草地和林地的混分(圖4a1),2014年與2017年均為林地,但是由于2014年影像被誤分類為農(nóng)田與草地,造成了錯(cuò)誤的結(jié)果,主要出現(xiàn)在林地與草地交界地區(qū).

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號(hào):2981177

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