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湿地遥感影像分类是遥感研究的一大难题。利用洞庭湖TM数据,并辅助地面GIS信息,通过专家分类知识库建立决策树分类方法,结合研究区的DEM进行洞庭湖湿地的影像分类,通过决策树层次实现了包括水体、泥沙滩地、防护林滩地、湖草、芦苇滩地和苔草滩地以及其他水体7种湿地类型的分类。其中,决策树分类总体精度80.29%,总体Kappa系数为0.883 9,分类精度相对于传统手段要高,证明基于该方法得到的数据准确度能够满足实际工作的需要;另外,基于知识分类的影像分类结果能够较好地解决一些错分的现象,针对湿地而言,混分现象最严重的泥滩地,在传统分类中大量地被分为了建筑用地或者裸地,同时草滩地与林地的混分在基于知识分类的影像中边界也较明显。相比传统分类方法,决策树分类以规则为基础,可以同时利用多个条件进行分类,减少了数据处理时间,同时还提高了分类精度,最终得到试验区较为可靠的遥感分类图像。 相似文献
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[目的]提高洞庭湖区湿地遥感分类的准确性。[方法]利用洞庭湖TM数据,并辅助地面GIS信息,通过专家分类知识库建立决策树分类方法,结合研究区的DEM进行洞庭湖湿地的影像分类,通过决策树层次实现了包括水体、泥沙滩地、防护林滩地、湖草、芦苇滩地和苔草滩地以及其他水体7种湿地类型的分类。[结果]决策树分类总体精度80.29%,总体Kappa系数为0.8839,分类精度相对于传统手段要高,证明基于该方法得到的数据准确度能够满足实际工作的需要;另外,基于知识分类的影像分类结果能够较好地解决一些错分的现象,针对湿地而言,混分现象最严重的泥滩地,在传统分类中大量的被分为了建筑用地,或者裸地,同时草滩地与林地的混分在基于知识分类的影像中边界也较明显。[结论]相比传统分类方法,决策树分类以规则为基础,可以同时利用多个条件进行分类,减少了数据处理时间,同时还提高了分类精度,最终得到试验区较为可靠的遥感分类图像。 相似文献
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喀斯待石漠化是在自然和人为因素相互作用下土地退化的现象.石漠化地区的遥感影像分类以往采用的是监督分类和非监督分类,但它们单纯地利用像元的亮度特征,分类精度低,往往不能满足实际的应用需要.决策树分类是一种新的遥感影像分类技术.以凯佐乡为研究对象,使用了ASTER影像数据、DEM和岩性数据,通过提取归一化植被指数、比值植被指数、地形坡度等数据建立分类规则,构建决策树.在ENVI软件支持下,获得了研究区的决策树分类影像.通过计算影像分类精度和Kappa系数.得到了以下结论：运用决策树分类法对石漠化地区遥感影像进行分类,可取得较理想的分类效果;实现了石漠化信息的自动化提取;若采用的遥感影像波段更多,DEM分辨率更高并减少数据处理中的误差将能够进一步提高分类精度. 相似文献
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【目的】在遥感影像和地形图基础上对干旱半干旱地区天然荒漠草地进行分类,旨在为干旱半干旱地区草地分类及监测提供参考。【方法】采用基于决策树的天然草地分类方法,以天山北坡新疆阜康地区的TM遥感影像(2010-09-24)多光谱波段特征为主要分类变量,结合研究区数字高程模型(DEM),辅以影像目视解译结果,构建了对天然荒漠地区草地进行分类的决策树分类模型,对研究区主要地物类型进行了分类,并对分类精度进行了评价。【结果】综合考虑了遥感图像植被指数(NDVI)特征、DEM特征的分类策略,可以忽略山区的地形影响,简化分类过程,提高分类精度;与传统的非监督分类精度评价结果相比,基于专家知识的分类方法中总分类精度提高了37.4%,Kappa系数提高了78%,错分误差和漏分误差大幅减小;调整NDVI和DEM阈值可以使分类结果更加精准,模型适用区域更加广阔。【结论】基于决策树的典型荒漠草地遥感分类模型适用于荒漠区天然草地类型的提取与划分,可以提高利用遥感图像进行荒漠草地类型分类的精度。 相似文献
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采用Landsat-5 TM（1988、1995、1998年）与Landsat-7 ETM（2002年）遥感影像数据,将遥感影像数据、土地利用图和DEM等数据统一到同一坐标系和投影下,在ArcView软件环境下,将所有数据统一栅格化为30 m×30 m的GRID数据。通过Fragstats软件计算景观格局指数,选用研究区平均面积、斑块密度、景观分离度、边界密度、形状指数、分维数、聚集度、多样性、均匀度指数,对不同时期的土地利用景观格局及演变进行分析,揭示珠江口两岸景观格局的时空变化的差异化。 相似文献
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为了从遥感影像中快速、高效地获取较高精度的数据,按照分类组合的思想,根据山西省太原市榆次区Landsat TM影像数据,将传统监督分类中分类性能较好的分类器作为基分类器,运用改进后的加权投票算法进行多分类器组合,用于研究区遥感影像土地利用/覆被数据分类.结果表明,多分类器组合的分类结果精度要高于单独的基分类器分类精度,两两分类器组合的分类精度要高于三分类器组合的精度.研究结果证实了多分类器组合的可行性和有效性,能够提高传统分类方法的分类精度. 相似文献
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基于Landsat8遥感影像的合肥市土地利用分类 总被引：2，自引：0，他引：2
《湖北农业科学》2015,(15)
基于Landsat8卫星2013年9月获取的合肥市OLI多光谱数据,在经过校正以及波段的融合等处理后得到的数据作为研究数据,采用不同分类方法进行分类识别,并且对比不同分类器在遥感影像分类中的效果和分类精度。根据国家土地利用现状分类的标准和合肥市土地利用的现状,将合肥市的土地主要分为建设用地、交通用地、水体、绿化用地、农业用地、林地等6类,并采用5种常见监督分类方法和BP神经网络分类法对于本研究数据进行分类,结合实际用地情况对分类结果进行了总结分析,完成总体分类精度和Kappa系数等指标对各分类器精度的评价,对比了各分类器对各要素的分类精度。 相似文献
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Landsat-5 TM影像在冰川面积信息提取中的精度评价 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】评估Landsat-5TM遥感影像在冰川面积提取中的精度。【方法】以位于祁连山北坡的老虎沟12号冰川和宁缠河3号冰川为研究对象,于2009年利用GPS-RTK技术获取高精度冰川边界数据,比较目视解译法、归一化积雪指数(NDSI)法、监督分类法对同时期Landsat-5TM遥感影像解译结果与大地测量法所得结果的差异。【结果】利用遥感影像提取的老虎沟12号冰川和宁缠河3号冰川的面积均小于大地测量法的结果,且各种方法提取冰川面积的精度误差不一。在老虎沟12号冰川和宁缠河3号冰川中,利用目视解译法得出的结果最接近大地测量值,其误差最小,分别为-0.79%和-1.83%;NDSI法误差次之,分别为-1.19%和-3.82%;监督分类法误差最大,分别为-1.79%和-5.99%。【结论】利用Landsat卫星数据监测冰川变化是一种简单而有效的手段;目视解译法提取冰川面积信息效果最好,误差不超过±2%;面积较大冰川的解译精度高于面积较小的冰川。 相似文献
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《沈阳农业大学学报》2014,(4)
为了充分发挥不同遥感数据源的优点,采用中高分辨率的TM影像覆盖区为典型试验区,由试验区的水稻特征建立基于专家知识的分类规则,结合C4.5算法构建分类决策树,然后综合运用eMODIS时间序列NDVI、MOD12Q1、DEM及其派生的坡度数据进行决策树分类,以辽宁省为例对2009年的水稻种植面积进行了提取。结果表明:该方法方便适用,精度高于传统的监督分类、极大似然分类法;与统计数据相比,结果相对误差为5.04%,各地级市的遥感结果与同期的统计数据吻合较好,相关系数达到0.96,能较好地反映辽宁省水稻种植的空间分布状况。 相似文献
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基于Landsat 8 OLI辅助的亚米级遥感影像树种识别 总被引：4，自引：2，他引：2
为研究高空间分辨率遥感影像与多光谱遥感影像协同进行面向对象树种识别的有效性,本研究以QuickBird高空间分辨率(全色0.61 m)和Landsat 8 OLI(30 m)遥感影像为基础数据,在分类的过程中采用2种分割方案(有Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割和无Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割)进行多尺度分割,对2种分割方案进行比较。基于QuickBird遥感影像和Landsat 8 OLI遥感影像提取光谱、纹理、空间3方面68种分类特征,应用最邻近分类法和支持向量机分类方法进行面向对象树种分类,采用相同的分类系统、统一的分割尺度以及同一套验证样本,利用Kappa系数、总精度、生产者精度和用户精度4个评价指标进行精度评价。结果表明:单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像的分割结果优于QuickBird高空间分辨率遥感影像与Landsat 8 OLI遥感影像协同分割的结果,最优分割阈值与合并阈值分别为25和90。在最优分割结果的基础上,多光谱Landsat 8 OLI遥感影像与QuickBird高空间分辨率遥感影像协同进行面向对象分类,最邻近分类法和支持向量机分类方法的分类总精度分别为85.35%(Kappa=0.701 3)和88.12%(Kappa=0.853 6);单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像进行面向对象分类,2种方法的分类总精度分别为79.67%(Kappa=0.693 9)和83.33%(Kappa=0.792 5)。QuickBird遥感影像在Landsat 8 OLI遥感影像辅助下,分类结果的地物边界更加清晰,总体精度及主要树种识别精度均得到了提高。研究成果应用在实地森林调查与区划时可有效缩短调査时间、减少调查成本、降低劳动强度、提高成果质量。 相似文献
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《湖北农业科学》2021,60(5)
准确、及时、有效的土地利用信息对城镇发展规划和资源开发利用具有重要意义。为研究不同遥感分类方法在获取苏南丘陵区土地利用信息时的适用性,以句容河流域为研究区域,基于多时相的Landsat 8影像,分别利用监督分类方法和基于时间序列特征指数的决策树分类方法获得研究区域的土地利用分类结果,比较分析了不同方法获取到的土地利用结果在总体分类精度和地物空间分布上的差异。结果表明,支持向量机的总体分类精度和Kappa系数最高,分别为96.4%和0.948,但从地物空间分布来看,基于时间序列特征指数的决策树分类方法的效果最好;最大似然法和决策树法在苏南丘陵区土地利用分类时适用性较好。 相似文献
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本文通过对安徽省萧县1990年、2000年和2010年的三景Landsat TM遥感影像进行分析,结合研究区基本概况研究萧县土地利用/覆盖变化。根据研究目标,确定主要研究内容为:利用ENVI 4.7遥感软件对萧县不同时期的TM影像进行对比分析,解译土地利用/覆盖变化情况等遥感信息,分析并计算出土地利用/覆盖变化数据,将土地利用分为耕地、植被、水体、建设用地、未利用土地等五种类型。采用最大似然法分别对萧县1990年、2000年和2010年的三景Landsat TM遥感影像进行分类,然后进行对比分析,获取土地利用/覆盖变化的空间数据。在此基础上,利用数学统计分析方法,进行土地利用/覆盖变化动态分析。 相似文献
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为了更好地研究南京市人类活动与生态环境的相互作用,利用1988年7月5日和2006年5月4日两个时相的Landsat 5 TM遥感数据,基于ENVI软件平台,用相对配准校正方法将1988年的影像校正到2006年的影像水平上,对两期影像分别做最大似然分类,提取土地覆盖变化信息,并辅以地面调查,对其城镇变化进行动态监测并分析其扩展的原因.结果表明:1988 ～2006年南京市城镇面积增长的速度很快,城镇动态扩展表现为近郊城市化、远郊近郊化和农村郊区化;新增城镇用地主要是对耕地的侵占和对乡村用地的合并,并且挤压山体、林地和水体.与常规的地面测量与调查相比,利用Landsat 5 TM数据进行土地覆盖研究不仅缩短了研究周期,而且提高了精度. 相似文献
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基于决策树的土地利用分类方法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
以新疆乌鲁木齐市部分区域为研究区,利用主成分分析法对Spot-5影像进行数据压缩,运用灰度共生矩阵对第一主成份进行纹理信息提取,分析Landsat-7影像的光谱特征值及NDVI和NDBI特征值,确定各类地物的综合阈值,最后运用决策树分类法对Landsat-7影像进行分类.将分类结果与最大然法分类结果相比较,结果表明,决策数分类较最大似然法分类的精度提高了5.66; ,Kappa 系数提高了7.89; .说明决策树分类能够灵活、有效运用纹理等辅助信息,更好地区分光谱特征相似的目标地物,具有更高的准确性. 相似文献
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[目的]了解内蒙古必鲁台地区土地荒漠化现状及其变化趋势。[方法]基于Landsat-5TM、Landsat-7ETM+及Landsat-8OLI遥感影像,利用决策树分类方法,对必鲁台地区地物信息进行分层提取,研究1985—2015年该地区沙漠化发展动态。[结果]1985年必鲁台地区荒漠化面积1 331.57 km~2,其中重度沙漠化面积300.44 km~2,占22.56%。2015年该地区荒漠化面积1 731.50 km~2,其中重度沙漠化面积398.09 km~2,占22.99%。[结论]1985—2015年必鲁台地区沙漠化总面积呈增加趋势,重度沙漠化面积也在增长,说明研究区沙漠化呈发展趋势。 相似文献
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《山东农业科学》2019,(7):143-151
作物种植结构监测和估产是精准农业遥感应用的重点领域,其研究对于指导作物种植结构和制定农业政策具有重要意义。本文以新疆阿克苏地区为研究区,以2016年多时相Landsat8 OLI和GF-1影像为数据源,基于物候信息、时相特征、积温和光谱特征确定农作物识别关键时期和特征参数,构建决策树分类模型,开展作物种植结构监测研究。结果表明:多源与多时相遥感数据可以反映不同农作物的季相特征,研究中所构建的决策树分类模型能够在大区域范围内高精度地实现作物分类,总体精度达83%,Kappa系数为0.77。与统计数据对比,棉花面积精度在85%以上,玉米为81%,小麦为80%以上,水稻达80%以上。因此,利用Landsat 8和GF-1影像在大区域提取农作种植结构是可行的,为今后遥感在农业上的应用提供一个广阔前景。 相似文献