基于知識的遙感圖像分類方法研究——以騰格里沙漠南部地區(qū)為例.pdf

1、本文以提高干旱、半干旱地區(qū)土地利用/覆蓋自動分類的精度為目標，圍繞基于知識的遙感圖像分類方法的過程展開研究。首先確定研究區(qū)土地利用/覆蓋分類方案；然后從目視解譯的原理出發(fā)，分析了研究區(qū)土地利用/覆蓋類型在遙感圖像上的視覺特征，并對光譜特征、紋理特征、空間分布特征和時相特征進行了分析；接著從知識的表達、知識庫的構(gòu)建討論了基于知識的遙感圖像分類方法；最后在此基礎(chǔ)上對研究區(qū)進行了基于知識的遙感圖像分類，對分類的結(jié)果進行了評價。通過上述的研究我

2、們得到以下結(jié)論： (1)基于知識的遙感圖像分類方法是提高地表復(fù)雜的干旱、半干旱地區(qū)土地利用/覆蓋自動分類精度的有效途徑之一。盡管研究區(qū)地表土地利用/覆蓋復(fù)雜，而且缺乏同一期的實際驗證資料，分類精度的評價存在一定的偏差。但總體來說，由于綜合了遙感圖像的光譜特征、紋理特征、空間分布特征和時相特征，基于知識的遙感圖像分類方法的精度比傳統(tǒng)的監(jiān)督分類方法有了一定的提高。 (2)對于干旱、半干旱地區(qū)來說，紋理特征、空間分布特征和時相

3、特征可以較好的改善分類的精度。紋理特征突出了形態(tài)差異較大的沙漠和戈壁的信息?？臻g分布特征主要增強了山地灌叢和山地森林，山地草地和耕地等具有明顯空間分布規(guī)律的地物類型的差異，減少了他們之間的混分。時相特征則區(qū)分了未生長農(nóng)作物的耕地與其他荒漠。 (3)基于知識的分類方法可以有效的綜合其他各種輔助數(shù)據(jù)用于改善分類的精度，但是輔助數(shù)據(jù)本身的質(zhì)量以及輔助數(shù)據(jù)與遙感圖像之間的配準精度，在一定程度上會影響到分類的精度。因此，在實際應(yīng)用中必須注