基于决策树的多源遥感数据分类

遥感影像是获取土地覆盖信息的重要手段。分析了影响决策树分类的特征因子,并根据这些因子构建分类决策树。结合中分辨率多源遥感数据,对贡嘎山区进行土地覆盖分类,通过与最大似然法分析对比,基于决策树的多源数据分类对试验区的分类精度(总体精度85.71%,Kappa系数0.83)远高于基于像素的最大似然法监督分类(总体精度63.56%,Kappa系数0.58)。     

基于CART决策树的ZY-3卫星遥感数据土地利用分类监测

通过分析ZY-3卫星遥感影像光谱特征、数据质量,探讨其遥感影像在土地利用分类监测领域的应用前景.基于遥感影像特征,结合面向对象的分析思想,选择训练样本构建决策树分类模型,进行土地利用计算机自动分类,并通过混淆矩阵和Kappa分析对分类精度进行评价.研究表明：1)基于决策树模型和面向对象分类方法,ZY-3卫星遥感影像分类总体精度为88.76%,有助于提高影像分类精度;2)在分类模型中,ZY-3卫星影像对水域、耕地、公路用地和林地影像辨识度较高,而对于其它用地类型相对不足.3)ZY-3卫星数据高分辨率影像特征明显,影像可用于土地利用分类监测.     

基于面向对象的长株潭地区遥感影像分类方法

结合Landsat TM遥感影像和环境减灾卫星HJ-1-A、B影像数据,基于面向对象的遥感影像分类技术实现长株潭地区土地利用/覆被的分类提取.综合利用隶属度函数和最邻近分类方法设置分类规则,逐步提取林地、湿地、耕地、人工表面的地物信息.以地形复杂多样的长株潭地区为研究区,收集整理具有代表性的样点用于分类和精度评价.结果表明,利用隶属度函数方法分类结果基本能满足生产者和用户的需要,但是林地、耕地内部二级类精度相对较低,错分比较严重,采用最邻近分类优化分类结果后,研究区总体分类精度达到86.05%,耕地和林地一级类分类精度分别提高到73.63%和87.1%.     

基于遥感影像的最大似然分类算法的探讨

通过对最大似然分类算法的研究,并将其与马氏距离分类法在相同情况下进行对比试验,结果表明,最大似然分类方法对于光谱特性呈正态分布的遥感影像能提供较高的分类精度,而对于光谱特性呈非正态分布或偏离正态分布总体的遥感影像,最大似然分类法的实际分类效果并不理想,进而分析最大似然分类法的适用性.     

基于机器学习的多源遥感影像融合土地利用分类研究

为了快速获取准确的城市土地利用信息,提高西南地区遥感影像城市土地利用分类信息提取的精度,探讨了当前快速发展的机器学习技术在该领域中的分类实验.选用昆明市主城区作为研究区域,以Landsat8与Sentinel-1A影像为原始数据,使用GS变换法对影像进行融合,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和BP神经网络(Back Propagation Network)2种分类算法对融合前后的遥感影像进行土地利用分类信息提取,对分类结果进行分析.研究结果表明:基于Landsat8和Sentinel-1A的融合影像数据的卷积神经网络分类算法具有最好的分类效果,其总体分类精度和Kappa系数分别为85.8091%,0.8124,认为基于多源遥感影像融合的卷积神经网络分类方法是获取准确的城市土地利用分类信息的一种可行的方法,可以为高原地区城市的土地利用分类提取研究参考.     

基于决策树模型的面向对象方法的遥感湿地信息提取

以宁夏回族自治区中卫市与腾格里沙漠边缘及其毗邻区域为研究区,运用基于决策树模型的面向对象方法,对图像融合后15m分辨率的Landsat 8 OLI遥感影像进行湿地信息提取研究,并与基于对象的最大似然法的分类结果进行比较,结果表明,基于决策树模型的面向对象法相比于基于对象的最大似然法的湿地分类总体精度提高了18.45%,Kappa系数提高了0.17,分类结果精度显著提高。     

基于高分遥感影像的城市精细土地分类研究

以湖北省咸宁市咸安区为研究区,选取2015年的Landsat遥感影像作为主要数据源,采用最大似然法对遥感图像进行土地利用一级分类,通过ArcGIS对城市一级地类进行定量分析,依托空间分析功能结合一级各类用地的空间布局,探讨基于高分影像的土地利用精细分类.实验采用混淆矩阵法来验证分类结果的精度,结果表明,总精度为93.7%.该分类方法能够有效提高城市土地精细分类精度和准确度.     

基于中分辨率遥感影像的水体信息精确提取

为了精确提取地表覆盖类型复杂、水体类型多样的山区水体信息,本文提出一种基于Landsat 8多光谱影像的综合集成的决策树分类法。该方法以决策分类树为模型框架,以分层分类的遥感地学分析思想为主线,将自动水体提取指数(AWEI)以及基于知识的缓冲区图像分割法集成到决策树分类器中进行分类。对两个典型测试区域进行精度评价,得到Kappa系数分别为0.9596和0.8960,总体精度分别为99.7792%和99.6577%。     

监督分类方法在遥感影像分类处理中的比较

随着计算机解译技术的发展,遥感影像分类方法不断涌现,各种分类器分类精度不一的问题,对其应用产生了一定的影响。运用ENVI软件,采用同一地区的Landsat TM影像,通过目视解译选择相对应的训练样本和已有的验证样本进行试验,对监督分类的6种分类器(最大似然、神经元网络、支持向量机、最小距离、马氏距离、平行六面体分类方法)进行分类后的精度比较。通过对试验区的地物做分类结果的评判和比较研究,再经过分类后处理,得出分类结果的总体精度和Kappa系数。结果表明,最大似然分类方法的精度明显高于其他分类方法的精度,而对比分类影像的细部图,也优于其他分类法,即在监督分类中,最大似然分类法具有较好的分类效果。     

SAM和决策树结合的Hyperion数据分类方法

在地面实测波谱分析的基础上，采用决策树对波谱角（SAM）分类方法进行改进，自动地进行波谱角阂值选择，提出一种新的基于SAM和决策树相结合的综合分类模型。该模型用于云南鹤庆地区土地覆被信息提取，并与最大似然分类法（MIC）的分类结果进行比较。结果表明，就每一类型而言，SAM结合决策树分类的分类精度较高；最大似然法监督分类总体精度为79．4％，SAM结合决策树分类的综合分类模型总体精度为88．5％，比监督分类精度高9．9％。     

鄱阳湖滨湖区多季相Landsat 8 OLI数据遴选及其土地利用/覆被遥感分类提取

鄱阳湖滨湖地区是中国南方内陆浅水型湖泊滨岸带与红壤丘陵交错的典型区域。研究以江西省上饶市鄱阳县为例,在ENVI遥感平台的支持下,利用2014年多季相Landsat 8 OLI遥感影像数据资料,通过实地土地利用/覆被调查与地物光谱分离度分析进行遥感数据遴选,对优选数据采用马氏距离(MD)法、最大似然(ML)分类器、人工神经网络(ANN)分类器、支持向量机(SVM)分类器、光谱信息散度(SID)分类器、波谱角分类器(SAM)等8种监督分类方法进行监督分类。在先验知识和野外调查数据的基础上,对分类结果进行分析;然后通过总体分类精度、混淆矩阵和Kappa系数对几种分类器的精度进行评价和比较。并针对鄱阳湖滨湖地区土地利用/覆盖分类问题探究几种遥感分类方法的优劣,挑选最适用遥感分类方法。结果表明:在鄱阳湖滨湖地区,各季节影像中地表光谱可分性在8月达到最佳值,期间所获取是优选数据,有利于遥感分类识别;人工神经网络法、支持向量机法(SVM)具有较好的的分类效果和分类精度,总体分类精度96%,Kappa系数0.94。总体上讲,SVM分类器的分类精度和Kappa系数都要优于其他分类器,相比之下7-10月获取的影像更适合于鄱阳湖滨湖地区土地利用/覆被的遥感识别和提取。通过遥感数据最优遴选,并结合优选遥感分类器,可以显著提高鄱阳湖滨湖区土地利用/覆盖信息提取效率和遥感高精度分类的总体精度,有助于提升该地区大范围土地利用/覆盖遥感宏观监测的可靠性和精准度。     

中巴资源二号卫星影像在土地利用变化中的应用——以包头固阳县土地利用变化为例

以包头固阳县为实验区，概述了利用中巴地球资源卫星（CBERS）遥感数据进行土地利用动态监测的主要研究方法．通过系统研究，探索了利用CBERS遥感数据开展国土资源环境监测的理论和方法．在分类中，采用监督分类辅以目视解译分类法相结合的混合分类法，改进训练样本选取方法，进行变化信息的提取，此方法的使用，使土地利用信息自动提取的精度明显提高，得到的总体分类精度为82．13％和Kappa指数值0．8016、研究中使用了中巴资源二号卫星影像，取得了一定的成效，这在国内土地利用变化影像应用研究方面还较新，需进一步的研究，同时由于此影像的免费使用，使得成本费用大大降低，值得大力推广、研究表明，CBERS遥感数据在干旱、半干旱地区资源调查与监测评价等诸多方面，具有良好的实用性能和应用前景．     

基于知识的CBERS-02B卫星数据土地利用分类研究

选择龙口市黄水河流域下游为例,将GIS数据与遥感影像结合起来,从中发现知识,并将知识用于中巴地球资源卫星(CBERS-02B)遥感影像的土地利用分类信息提取,使土地利用信息自动提取的精度得到了明显提高,总体分类精度87.13%、Kappa指数值达到了0.851 1.研究表明,该方法将原有的 GIS 数据的先验性知识综合集成用于新的遥感图像的分类中,可以促进 GIS数据更新的自动化,提高土地利用调查的精度.     

基于多时相遥感数据的吉林盐碱区土地覆被信息提取方法对比—以镇赉为例

利用多时相的遥感数据制作的多维分类特征数据集,可以充分挖掘遥感影像中的植被信息提高地表覆被信息的分类精度。以世界三大盐碱土分布区之一的吉林省镇赉县为例,利用多时相Landsat8遥感数据制作的多维分类特征数据集,通过不同的分类方法提取了实验区11类地表覆被信息,并进行精度对比分析。结果表明:1支持向量机(SVM)法对苏打盐碱化土壤特殊生态环境的地表覆被信息提取具有较好的分类效果,总体分类精度87.77%,Kappa系数0.864 9;其中盐碱地的分类效果较好,生产精度达到98.34%。2不同方案分类精度从高到低依次为:支持向量机、最大似然分类、神经网络、最小距离、光谱角法。3镇赉县的土地利用类型以旱地、水田、盐碱地为主,镇赉西部以旱地为主要,中部地区盐碱地、碱泡、旱地交错分布,东部以水田为主。     

遥感影像浅水河道提取二维EMD方法

遥感影像中浅水河道与居民地具有相似的光谱特性,在浅水河道自动提取过程中噪声较多,经验模态分解(EMD)可获取原始信号不同尺度上的细节信息,有效地提高遥感影像浅水河道自动提取的精度。利用环境与减灾小卫星数据,以彰武县柳河为研究区,对该区2012年10个时期NDVI时间序列分别EMD分解,选取每个时相信息量较大的前三个固有模态函数(IMF),结合2012年9月18号影像共34波段作为研究数据,利用极大似然法、BP神经网络传统的分类方法进行分类。结果表明结合EMD的分类方法可有效地去除居民地噪声, Kappa系数最高达到0.9690,总体分类精度最高达到93.35%,从而有效地解决了遥感影像中浅水河道提取正确率低的难题。     

基于遥感和GIS的土地利用分类方法研究

本文基于遥感卫星数据,在遥感软件ENVI 5.1和地理信息系统软件Arc GIS 10.0的支持下,通过最大似然法(MLC)、支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)三种方法,对研究区土地利用/覆盖(LUCC)分类进行信息提取,并对不同分类方法的结果进行比较分析和精度检验.研究表明:使用支持向量机进行遥感图像分类,精度优于最大似然法和人工神经网络,且学习速度也较快,可更好地区分土地利用类型,提高土地利用信息的精度,适用于不同地貌单元,能够作为小尺度范围内遥感影像LUCC分类研究的有效工具.     

遥感影像浅水河道提取二维经验模态分解方法

遥感影像中浅水河道与居民地具有相似的光谱特性,在浅水河道自动提取过程中噪声较多,经验模态分解(EMD)可获取原始信号不同尺度上的细节信息,有效地提高遥感影像浅水河道自动提取的精度。利用环境与减灾小卫星数据,以彰武县柳河为研究区,对该区2012年10个时期NDVI时间序列分别EMD分解,选取每个时相信息量较大的前三个固有模态函数(IMF),结合2012年9月18号影像共34波段作为研究数据,利用极大似然法、BP神经网络传统的分类方法进行分类。结果表明结合EMD的分类方法可有效地去除居民地噪声,Kappa系数最高达到0.9690,总体分类精度最高达到93.35%,从而有效地解决了遥感影像中浅水河道提取正确率低的难题。     

不同等级土壤遥感分类的尺度匹配性探讨

采用Landsat5 TM遥感影像为数据源,以湖北省江汉平原之潜江市为试验区,探讨同一遥感信息源下对不同等级的土壤分类的尺度匹配性.以Landsat5 TM遥感影像和两个级别的土壤类型图(土壤亚类及土属)为基础数据,集成主成分分析、归一化植被指数等图像处理技术,提取多种影像特征建立土壤分类特征数据集;采用最大似然监督分类方法对潜江市不同级别的土壤分别进行遥感分类;并利用混淆矩阵方法对分类结果分别进行精度验证.结果表明:土属的总体分类精度较高,达到92.79%,Kappa系数为0.919 5;土壤亚类相对较低,总体分类精度只有84.71%,Kappa系数为0.820 1.可见土壤遥感分类具有显著的尺度适宜性特征,在两个级别的土壤分类实验中,Landsat5 TM更适宜土壤的最基层的土属类型划分.在土壤遥感分类时,应首先探讨土壤类型等级与遥感影像的尺度匹配性.     

基于Landsat8影像喀斯特石漠化调查研究

喀斯特石漠化是一种常见的土地退化基岩裸露的现象,主要分布在我国西南喀斯特地区,具有分布范围广且有进一步恶化的趋势.利用Landsat8影像,基于决策树分类方法提取凤山县石漠化信息.以NDVI值、植被覆盖度和凤山县坡度分析为分类条件,运用决策树提取凤山县石漠化信息,利用Google Earth对最初的分类结果存在错分和漏分的情况纠正,最后得到2021年凤山县不同等级石漠化面积及空间分布情况.结果表明：2021年凤山县石漠化面积约为197.307 1 km2,占全县土地面积的11.32%,总体分类精度为87.4%,Kappa系数为0.865 1.从精度评定结果可知,该方法提取石漠化信息精度可靠,同时也提出了凤山县具有石漠化较为严重的现象.     

基于BP神经网络的石漠化遥感影像分类方法的探讨

以由DEM数据提取出的坡度、地形特征信息与TM遥感影像的光谱信息相结合,应用BP神经网络方法进行石漠化遥感影像分类。并对比了BP神经网络分类法、ISODATA分类法、最大似然法三种分类方法。结果表明BP神经网络分类法有效地提高了石漠化信息的遥感分类精度。