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文檔簡(jiǎn)介
1、準(zhǔn)確實(shí)時(shí)獲取區(qū)域及其全球范圍內(nèi)的土地利用/土地覆被類別已成為當(dāng)前全球變化研究中的熱點(diǎn)。本文充分利用MODIS在大尺度土地利用/土地覆被分類中的優(yōu)勢(shì),結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段,采用多種土地利用/土地覆被分類方法,獲取高精度的華東地區(qū)土地利用/土地覆被圖。
對(duì)2009年中國(guó)華東區(qū)域(山東、安徽、江蘇、江西、浙江、福建、上海)的土地利用/土地覆被分類進(jìn)行研究。最大似然法、決策樹法在大尺度土地利用/土地覆被分類應(yīng)
2、用較為廣泛,而馬氏距離法、支持向量機(jī)大尺度土地利用/土地覆被分類中很少涉及。本文主要圍繞著如何提高分類精度方面進(jìn)行展開。
1、特征數(shù)據(jù)的選擇:從近年來(lái)土地利用/土地覆被的研究中,我們知道單單依靠遙感影像的波段反射率產(chǎn)品,并不能達(dá)到很好的分類效果。所以在特征數(shù)據(jù)的選擇上,加入高程信息(DEM)、植被指數(shù)(NDVI、EVI)、水體指數(shù)(NDWI),濕度指數(shù)(NDWI)、土壤亮度指數(shù)(NDMI)。其中植被指數(shù)、高程信息的加入在很大程
3、度上提高了分類精度,應(yīng)用比較廣泛,而水體指數(shù),濕度指數(shù)、土壤亮度指數(shù)在土地利用/土地覆被分類應(yīng)用還比較少。本文將綜合研究它們?cè)贛ODIS在大尺度土地利用/土地覆被分類中的作用。
2、分類方案的確定:對(duì)影像特征進(jìn)行分類特征組合,確定分類方案。
3、訓(xùn)練樣本的選擇:訓(xùn)練樣區(qū)是分類器進(jìn)行分類的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),它質(zhì)量的好壞直接影響分類器的表達(dá)。在訓(xùn)練樣本選擇時(shí)要考慮到各分類器對(duì)訓(xùn)練樣本的要求。通過對(duì)訓(xùn)練樣本的定量分析計(jì)算各類別的J
4、-M距離,不斷進(jìn)行試驗(yàn)調(diào)整選擇符合要求的訓(xùn)練樣本。
4、分類器的選擇:在土地利用/土地覆被研究中,從傳統(tǒng)的監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類到?jīng)Q策樹分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、面向?qū)ο蠓诸惙?、專家系統(tǒng)分類、多分類器分類等多種方法。每種分類方法都不是萬(wàn)能的,都有其優(yōu)勢(shì)和缺點(diǎn)。本文選擇了最大似然法、馬氏距離法、CART決策樹法、支持向量機(jī),其中支持向量機(jī)又包括Linear線性核、Poly多項(xiàng)式、RBF核、Sigmoid核四種核函數(shù)。結(jié)果顯示支持
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