24544.基于智能算法的土地覆蓋分類研究

1、學校代碼：10135論文分類號：學號：20094017049研究生類別：全日制’，幽撂之左哥貉犬謦I川’，霄I必，二～人二‘基于智能算法的土地覆蓋分類研究StudyonLandCoverClassificationBasedonIntelligentAlgorithm學科門類：一級學科：管理學公共管理學遙感數(shù)據(jù)獲取技術(shù)與不斷擴大的應用需求共同推動著遙感應用處理的發(fā)展。從遙感影像中對土地覆蓋進行分類是一系列土地信息整理工作的前期性過程，對

2、土地進行分類后不僅能從土地的數(shù)量、空間分布狀況和質(zhì)量等方面有正確的認識，而且還能對其進行改良有助于擴大土地的應用范圍，合理利用土地。遙感衛(wèi)星應用的前提條件是通過遙感應用處理將遙感圖像轉(zhuǎn)變成可以使用的信息和知識。隨著科學的信息化和遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，有了多種智能的土地覆蓋分類方法。但是由于時間、空間、多尺度等各個因素的影響，目前還沒能探索出“全能”的分類方法。本文主要基于幾種常用的智能分類方法對不同的典型區(qū)域進行土地覆蓋分類，通過比較幾種

3、方法的分類精度篩選出對不同屬性區(qū)域較適用的不同的分類方法。通過用幾種智能分類方法對自然屬性較為顯著的達里諾爾自然保護區(qū)和社會經(jīng)濟屬性較為顯著的呼和浩特市進行土地覆蓋分類研究后得到了如下結(jié)論：(1)用遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(BP算法與SOFM網(wǎng)絡)的方法對自然屬性較為顯著的達里諾爾自然保護區(qū)進行土地覆蓋分類實驗，通過對實驗結(jié)果的分析和對比得出，對于草地、耕地、林地和水域的分類，SOFM網(wǎng)絡的分類精度明顯比遺傳算法和BP算法的分類精度要高；

4、對于未利用土地，BP算法和SOFM網(wǎng)絡的分類精度都比較接近；對于居民地及工礦用地，這三種方法的分類精度都較低，相比之下，遺傳算法的分類效果要比BP算法和SOFM網(wǎng)絡分類方法的效果好。分類結(jié)果顯示，遺傳算法的整體分類精度為859％；BP算法的整體分類精度為881％、kappa系數(shù)為0843l；SOFM網(wǎng)絡的整體分類精度為9303％、kappa系數(shù)為09128?？偟膩碚f，對于自然屬性較為明顯的地區(qū)進行土地覆蓋分類時SOFM網(wǎng)絡的分類效果要比