基于ETM數(shù)據(jù)的額濟納綠洲景觀分類方法的研究.pdf

1、遙感影像分類是利用地物的光譜能量特征差異性和結(jié)構(gòu)特征差異性來識別在一定時間段內(nèi)的地物信息。遙感影像的計算機自動分類實用價值很大，但是目前分類的方法和精度都有待提高。提高影像分類的精度一直是遙感技術(shù)與應(yīng)用的核心研究內(nèi)容之一。 本文以額濟納綠洲為研究對象，采用RS和GPS技術(shù)，以FTM數(shù)據(jù)為信息源，使用ENVI遙感影像處理軟件進行數(shù)據(jù)處理，對額濟納綠洲主要景觀類型進行分類，并對分類結(jié)果進行精度比較分析。分類的方法包括非監(jiān)督分類的K—

2、means算法分類，監(jiān)督分類的最大似然法分類以及決策樹分類。 采用混淆矩陣的方法，對三種分類結(jié)果進行精度分析。結(jié)果表明，K—means算法分類與最大似然法分類的總體精度分別為86.32％、85.82％，精度不高，對植被的分類效果不理想。在決策樹分類中，對數(shù)據(jù)進行地物光譜特征分析、NDVI特征分析、K—T變換及主成分分析后，建立一棵合理的決策樹，總體分類精度達到93.2％。 應(yīng)用決策樹的自動分類技術(shù)后，額濟納綠洲ETM影像