本文關(guān)鍵詞： Landsat 土地利用 分層分類(lèi) 監(jiān)督分類(lèi) 決策樹(shù)分類(lèi)　出處：《測(cè)繪科學(xué)》2017年10期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)土地利用遙感分類(lèi)方法多樣、分類(lèi)精度高低不一等問(wèn)題,該文以土地利用變化明顯的唐山市路南區(qū)、路北區(qū)為研究區(qū)域,并以中分遙感影像Landsat 8OLI為信息源,在對(duì)地類(lèi)樣本進(jìn)行可分離性分析的基礎(chǔ)上,建立研究區(qū)土地利用分層分類(lèi)體系。通過(guò)監(jiān)督分類(lèi)實(shí)驗(yàn),選擇分類(lèi)效果最好、分類(lèi)精度最高的最大似然分類(lèi)器進(jìn)行地類(lèi)初分;通過(guò)繪制歸一化植被指數(shù)(NDVI)、歸一化建筑指數(shù)(NDBI)、兩指數(shù)差值(NDVI-NDBI)的曲線及地類(lèi)光譜特征曲線,建立決策樹(shù)分類(lèi)規(guī)則,進(jìn)行地類(lèi)再分。該方法可以較好地完成多種土地利用二級(jí)地類(lèi)的劃分,有助于提高中分影像土地利用分類(lèi)效率。
[Abstract]:Aiming at the problems of land use remote sensing classification methods and classification accuracy, this paper takes the land use change in Lunan District and Lubei District of Tangshan City as the research area, and takes Landsat 8OLI as the information source. Based on the analysis of the separability of the soil samples, a hierarchical classification system of land use in the study area was established. Through the supervised classification experiment, the maximum likelihood classifier with the best classification effect and the highest classification accuracy was selected for the initial classification of the land use. The classification rules of decision tree are established by drawing the curves of NDVI-NDBI, NDVI-NDBI, NDVI-NDBI and NDVI-NDBI. This method can be used to divide land use into two classes, and it is helpful to improve the efficiency of land use classification in middle classification image.
【作者單位】： 華北理工大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：河北省教育廳優(yōu)秀青年基金項(xiàng)目(YQ2014016)
【分類(lèi)號(hào)】：F301.2;P237

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本文編號(hào)：1500735