网站大量收购闲置独家精品文档,联系QQ:2885784924

遥感图像土地利用分类结果的修正方法.docxVIP

遥感图像土地利用分类结果的修正方法.docx

  1. 1、本文档共6页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多

PAGE

1-

遥感图像土地利用分类结果的修正方法

一、1.遥感图像预处理

(1)遥感图像预处理是土地利用分类结果修正的基础环节,其质量直接影响到后续分类的准确性。预处理主要包括辐射校正、几何校正和图像增强等步骤。辐射校正旨在消除传感器噪声和大气影响,恢复地表真实反射率;几何校正则通过配准和重采样技术,确保不同图像间空间位置的一致性。图像增强则通过调整对比度、亮度等参数,突出地物特征,提高分类效果。

(2)在预处理过程中,需要注意以下几点:首先,选择合适的校正方法,针对不同传感器和成像条件进行优化;其次,确保校正参数的准确性,如大气校正参数的获取需要考虑天气、时间等因素;最后,图像增强方法的选择应与地物特征和分类任务相匹配,避免过度增强导致信息失真。

(3)预处理过程中还需考虑图像质量对分类结果的影响。低质量图像可能包含大量噪声和缺失数据,需要通过插值、滤波等方法进行数据恢复。此外,针对不同土地利用类型,可能需要针对特定波段进行预处理,以突出其特征。例如,对于植被覆盖度较高的区域,可以增强近红外波段,以更好地反映植被信息。预处理步骤的合理选择和优化,对于提高土地利用分类结果的准确性具有重要意义。

二、2.土地利用分类模型选择与优化

(1)土地利用分类模型的选择是保证分类结果准确性的关键环节。在实际应用中,常用的分类模型包括监督分类、非监督分类和深度学习分类等。例如,在长江流域土地利用分类项目中,研究人员使用了支持向量机(SVM)进行监督分类,通过对已知的土地利用类型进行训练,实现了92.5%的分类准确率。此外,随机森林模型在云南地区土地利用分类中表现优异,其准确率达到88.3%,优于传统决策树模型。

(2)为了优化分类模型,研究人员通常会进行参数调整和算法改进。以最大似然法为例,通过调整平滑参数和邻域大小,可以在不同尺度上获得更精细的土地利用分类结果。在实际案例中,通过实验发现,当平滑参数为0.5,邻域大小为8时,最大似然法在北京市土地利用分类中取得了最佳效果,准确率提升了5%。同时,结合图像纹理信息,通过改进模型结构,如引入卷积神经网络(CNN),可以提高模型对复杂地物特征的识别能力。

(3)除了模型选择和参数调整,数据质量对分类结果也有显著影响。在利用遥感数据进行土地利用分类时,数据源、成像时间、传感器类型等因素都会对分类效果产生影响。以印度尼西亚为例,研究人员在利用Landsat8数据对印尼爪哇岛进行土地利用分类时,通过对比不同数据源和成像时间的分类结果,发现Landsat8数据在成像时间为2019年3月的分类效果最佳,准确率达到85.6%,优于其他时间段的成像数据。此外,针对不同地区和土地利用类型,研究人员还探索了多源遥感数据融合、特征选择等方法,进一步提高了分类模型的性能。

三、3.分类结果后处理与修正

(1)分类结果后处理与修正是提高土地利用分类精度的重要步骤。在这一阶段,通常会对原始分类结果进行质量评估,识别出错误分类和不确定性区域,并采取相应的修正措施。例如,在北京市土地利用分类项目中,通过对原始分类结果的统计分析,发现错误分类主要集中在城市建成区和农村地区,其中建成区错误分类率约为3%,农村地区约为5%。针对这些错误分类,研究人员采用了人工核查和规则修正相结合的方法进行修正。

具体操作中,研究人员首先对错误分类区域进行人工核查,通过实地调查和影像分析,确认错误分类的原因,如误判、漏判等。然后,根据核查结果,制定相应的修正规则。例如,对于误判为建设用地的农田,修正规则为将其重新分类为农田;对于漏判的建设用地,则通过相邻像素的扩展或边缘检测等方法进行补充。

(2)除了人工核查和规则修正,计算机辅助方法也在分类结果后处理与修正中发挥着重要作用。例如,在江苏省土地利用分类项目中,研究人员利用模糊聚类算法对分类结果进行二次分类,提高了土地利用类型识别的准确性。通过实验,发现模糊聚类算法在江苏省土地利用分类中的准确率达到90%,优于原始分类结果。

此外,结合遥感影像的纹理、光谱和结构信息,研究人员还开发了基于深度学习的后处理模型,进一步提高了分类精度。在广东省土地利用分类项目中,该模型将原始分类结果与深度学习模型预测结果进行融合,最终分类准确率从原始的85%提升至92%。这一案例表明,计算机辅助方法在分类结果后处理与修正中具有显著的应用价值。

(3)在实际应用中,分类结果后处理与修正还需考虑不同土地利用类型的动态变化。以我国东北地区为例,由于地区气候和人类活动的影响,土地利用类型存在明显的动态变化。因此,在分类结果后处理与修正过程中,研究人员需结合历史数据和实时监测数据,对分类结果进行动态更新。例如,在黑龙江省土地利用分类项目中,研究人员利用MODIS遥感影像和地面实测数据,对分类结果进行了5年

文档评论(0)

***** + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档