發(fā)布時間：2021-03-27 06:31

　　土地覆被變化的研究是我國當(dāng)前地理國情監(jiān)測的重要組成部分,也是全球變化研究中諸多專題研究的基礎(chǔ)。土地覆被分類是土地覆被變化研究的前提,目前對于土地覆被的分類主要是通過對遙感影像的分析和判讀,基于遙感影像的土地覆被分類精度直接決定了土地覆被研究的水平,提高分類精度是土地覆被研究的熱點問題。土地覆被的分類方法有計算機自動分類和專家知識人工分類,在對復(fù)雜地表土地覆被分布進行分類時,由于混合像元、地類交錯分布、土地覆被破碎等因素的影響,直接應(yīng)用計算機自動分類得出的分類結(jié)果精度較低,應(yīng)用地理學(xué)專家知識分類的主觀因素影響大、劃分的科學(xué)性不足,且需要大量的人工操作,因此當(dāng)前全球土地覆被數(shù)據(jù)總體分類精度較低。本文分析了土地覆被分類中使用專家知識分類和計算機自動分類兩類方法各自存在的不足之處,針對專家知識的人工分類精度較高,但是需要大量人工操作,解譯周期長,分類結(jié)果受主觀因素影響較大。計算機自動分類方法分類耗時短,但土地覆被分布復(fù)雜情況下分類精度低。本文將二者結(jié)合,提出了改進分離閾值（SEaTH,Separability and Thresholds）算法,基于高斯概率計算分類最佳閾值。該方法改善了 SE... 

【文章來源】：南京師范大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．?１研究區(qū)位置圖??紹興地區(qū)地處中亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候，四季分明溫暖濕潤，雨量充沛，日照??豐富

根據(jù)研宄需要下載研宄區(qū)所在的圖幅號為Ｔ５１ＲＴＮ的影像，將圖像按??照研宄區(qū)地理位置進行裁剪。??圖２．２為得到的４個季相Ｌ２Ａ級別研宄區(qū)影像標(biāo)準假彩色合成圖像，合成使??用的三個波段為：Ｂ８、Ｂ４、Ｂ３。??ｍｍ??（ａ）２０１７．４．２９?（ｂ）２０１７．７．１８??ｍｍ??（ｃ）２．１７．１０．３１?（ｄ）２０１７．１２．２５??圖２．２研究區(qū)４個季相標(biāo)準假彩色合成影像??－１２－??

?ｔｗｕｎｉ＿ＭＮ？ｎｉｍａＭＭＭ??圖２．３?Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－２波段設(shè)置示意圖??由于數(shù)據(jù)產(chǎn)品包含１３個波段，各個波段分辨率不同如圖２．３所示，因此研??究中舍棄了分辨率低于２０米的波段，選�。保懊追直媛实乃{、綠波、紅波、近紅??外４個波段，２０米分辨率的４個紅邊波段Ｂ５、Ｂ６、Ｂ７、Ｂ８Ａ，以及２０米分辨??率的兩個短波紅外波段Ｂｌｌ、Ｂ１２。最后，將每個波段的分辨率統(tǒng)一重采樣為１０??米。??２．３?土地覆被分類體系??２．３．１已有土地覆被分類體系??研究區(qū)土地覆被類型豐富，包括了我國華東地區(qū)內(nèi)陸區(qū)域的所有土地覆被類??型，因此研究區(qū)的土地覆被體系制定，既要包含所有的地類，也要考慮研究區(qū)的??地理特征，突出研宄區(qū)的特色。??全球現(xiàn)行的土地覆被和土地利用分類體系眾多，分類標(biāo)準不一，其中最有參??考價值的為以下４個分類標(biāo)準：我國國土資源部２０１７年頒布的《土地利用現(xiàn)狀??分類》（ＧＢ／Ｔ?２１０１０－２０１７）國家標(biāo)準；聯(lián)合國糧農(nóng)組織（Ｆｏｏｄ?ａｎｄ?Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ??Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ


本文編號：3103069