以西烏珠穆沁旗的土地利用及覆蓋分類為主要研究內(nèi)容,選擇環(huán)境一號衛(wèi)星為數(shù)據(jù)源,在保證分類訓(xùn)練樣本精度的前提下進行監(jiān)督分類,其結(jié)果并不十分理想。綜合分析研究后發(fā)現(xiàn)少部分地類的分類圖斑與其他地類的分類圖斑存在混淆和錯分,造成這一現(xiàn)象的原因主要是遙感數(shù)據(jù)的光譜特征不足以支持已建立的分類體系,部分類別之間存在較高的光譜相似度;其次某些類別的解譯特征可能會因研究區(qū)域跨度大而有所不同,從而影響該分類訓(xùn)練樣本的純凈度和典型性。在利用各種遙感數(shù)據(jù)進行土地利用及覆蓋狀況分類時,應(yīng)充分研究所用數(shù)據(jù)的光譜特點,結(jié)合研究區(qū)域特征建立與之相適應(yīng)的分類體系,盡量保證各類別訓(xùn)練樣本的一致性,從而提高分類結(jié)果的精度。 

【文章來源】：內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟. 2020,(17)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

監(jiān)督分類流程

通過檢查上述幾類地物的分類訓(xùn)練樣本,發(fā)現(xiàn)樣區(qū)的選擇上沒有問題,與遙感數(shù)據(jù)中的地物特征完全一致,樣本邊界與實際地物邊界吻合,因此訓(xùn)練樣本不是造成總體分類精度和Kappa系數(shù)不理想的原因。通過對比研究西烏旗遙感影像與土地利用分類圖斑,發(fā)現(xiàn)上述精度值偏低的幾類地物的分類圖斑與其他圖斑存在混淆和錯分的現(xiàn)象,綜合分析后認(rèn)為可能是研究區(qū)域中上述地類的影像特征與其他地類存在相似性造成的,因此需對土地利用分類的訓(xùn)練樣本進行檢測。在ENVI的ROI工具中選擇Region Of Interest—Compute ROI Separability模塊生成訓(xùn)練樣本可分離度報告ROI Separability Report。該報告表示各個樣本類型之間的可分離性,用Jeffries-Matusita和Transformed Divergence兩種參數(shù)表示,其值域在0到2之間,參數(shù)值越大則訓(xùn)練樣本的可分離性就越好,若值小于1則可以考慮將兩類樣本合成一類樣本(見表2)。綜合上述分析,應(yīng)將精度值較低的旱地、灌木林地、灘涂、濕地、居民地及裸土地與分類特征相近的其他地類合并處理或者重新分類,減少特征近似地類的數(shù)量,從而保證不同類別訓(xùn)練樣本的純凈度和典型性。圖3 遙感影像與分類數(shù)據(jù)對照(2)

圖2 遙感影像與分類數(shù)據(jù)對照(1)表2 訓(xùn)練樣本分離度低值表 序號 分類1 分類2 分離度 1 高草 濕地 0.31931324 2 沙地 裸土地 0.59260045 3 建設(shè)用地 居民地 0.64050199 4 灘涂 居民地 0.79833149 5 鹽堿地 裸土地 0.80229654 6 旱地 灌木林 0.80670017 7 灌木林 濕地 0.96555717 8 河湖水庫 建設(shè)用地 0.9886236 9 旱地 濕地 1.07820421 10 旱地 高草 1.08817217 11 有林地 高草 1.15705194 12 低草 居民地 1.15820108

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2977643