多時相遙感影像土地覆蓋自動分類研究.pdf

1、土地覆蓋是陸地表層過程研究的重要基礎(chǔ)，土地覆蓋的變化將影響生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能及其他一系列的地表過程，如能量交換、水循環(huán)等，對區(qū)域及全球生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生著巨大的影響。遙感技術(shù)可以客觀快速的獲取區(qū)域及全球的土地覆蓋信息，已成為目前獲取土地覆蓋數(shù)據(jù)的主要手段。
　　 針對目前土地覆蓋遙感分類中重復(fù)選取訓練樣區(qū)的缺點，以及歷史影像無法獲得先驗知識（地面調(diào)查數(shù)據(jù)）的缺陷，本文通過遙感數(shù)據(jù)定量化處理，提出一種多時相遙感影像的自動分類方法，該方

2、法的基本原理是使相同地區(qū)不同時相影像具有相同的輻射尺度，然后共用分類特征，實現(xiàn)多時相遙感影像的自動分類。具體步驟如下：首先選擇同一區(qū)域多時相影像中的一景作為參考影像，對其進行土地覆蓋監(jiān)督分類，并根據(jù)分類結(jié)果提取分類特征；對于其它時相的影像，則以參考影像為標準，利用基于多元變化檢測（Multivariate Alteration Detection，MAD）的相對輻射歸一化方法，進行相對輻射校正，最后以參考影像的分類特征和最大似然分類器對

3、輻射歸一化影像進行自動分類。同時，論文分析了不同土地覆蓋類別的歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference VegetationIndex，NDVI）特征，利用NDVI作為輔助分類信息，計算最大似然分類的先驗概率，以提高最大似然分類的精度。
　　 論文以青藏高原黃河源地區(qū)2007-08-13的Landsat TM5為參考影像，1990-08-30的Landsat TM5為目標影像，對論文提出的自動分類方法進行試驗，

4、結(jié)果顯示：
　　 1.經(jīng)過相對輻射歸一化處理后，因成像條件不同導致的輻射差異明顯減小或消除，不同時相影像具有相同的輻射尺度；
　　 2.經(jīng)過相對輻射歸一化處理后，不同時相的影像可利用相同的分類規(guī)則進行分類；
　　 3.基于NDVI分布比例的浮動先驗概率，可有效提高最大似然法的分類精度，總體精度為94.02％，比固定先驗概率提高4.69％。
　　 本文的創(chuàng)新點歸納為以下兩點：
　　 1.通過相對輻射