使用高分辨率遥感图像进行土地利用分类的技巧与操作要点.docxVIP

PAGE

1-

使用高分辨率遥感图像进行土地利用分类的技巧与操作要点

一、数据准备与预处理

(1)在进行高分辨率遥感图像的土地利用分类前，数据准备与预处理是至关重要的步骤。首先，需要对遥感图像进行几何校正，以确保图像的几何精度。这通常通过使用地面控制点（GCPs）来实现，通过这些控制点可以调整图像的坐标系统，使其与实际地理坐标系统相匹配。例如，在一个使用Landsat8数据的案例中，可能需要校正30个GCPs，以实现0.5米的空间分辨率。

(2)接下来，数据预处理包括辐射校正和大气校正。辐射校正旨在消除传感器响应中的辐射偏差，如传感器噪声和大气散射。这通常通过使用传感器定标参数和地面反射率数据来完成。大气校正则是为了消除大气对遥感信号的影响，提高图像质量。例如，在处理MODIS数据时，可能会使用MODTRAN模型进行大气校正，以改善植被指数的计算。

(3)在完成几何校正和辐射校正后，需要对图像进行镶嵌和裁剪。镶嵌是将多个遥感图像拼接成一个连续的大图像，这对于覆盖广阔区域的土地利用分类尤为重要。裁剪则是根据研究区域的需求，从镶嵌后的图像中提取相关部分。例如，在一个城市扩张研究中，可能需要将整个城市的遥感图像裁剪成多个小块，以便于局部区域的详细分析。此外，还需要进行图像压缩和格式转换，以优化存储和传输效率。

二、特征提取与选择

(1)特征提取是土地利用分类过程中的关键步骤，它涉及从遥感图像中提取能够代表不同土地利用类型的特征。这些特征可以是光谱特征、纹理特征、形状特征和上下文特征等。光谱特征通过分析不同波段的反射率来提取，例如，植被指数（NDVI）和红边指数（RE）常用于区分植被和非植被。纹理特征关注的是图像的纹理结构，如均值、方差、对比度和熵等，这些特征有助于识别不同土地覆盖类型的表面特征。形状特征则包括图像对象的几何形状和大小，它们有助于识别诸如河流、湖泊和道路等线性或规则形状的景观要素。上下文特征考虑了图像中对象周围的环境信息，这对于分类复杂景观中的细小变化尤为重要。

(2)在提取了多种特征后，下一步是特征选择，即从众多特征中挑选出对分类任务最为重要的特征。特征选择不仅有助于提高分类的准确性，还可以减少计算量，提高算法的效率。特征选择方法包括统计方法、过滤方法和包装方法。统计方法基于特征与目标变量之间的相关性来选择特征，如卡方检验和互信息。过滤方法考虑特征之间的相关性，去除冗余特征，如互信息法和信息增益。包装方法则直接考虑分类器的性能，通过交叉验证来选择最佳特征组合。例如，在利用支持向量机（SVM）进行土地利用分类时，可以通过逐步增加特征数量，并评估分类性能来选择最佳特征子集。

(3)特征提取与选择过程中，需要考虑多个因素，包括数据类型、图像分辨率、土地利用复杂性和分类目标。例如，在处理高分辨率光学遥感图像时，可能需要提取更多细节丰富的特征，如高阶纹理特征和光谱特征。而在处理低分辨率遥感图像时，可能更注重光谱特征和简单纹理特征。此外，对于具有复杂土地利用类型的区域，可能需要结合多种特征和更复杂的分类器来提高分类精度。在具体操作中，可能需要对不同特征进行敏感性分析，以确定哪些特征对分类结果影响最大，从而进行针对性的优化。

三、分类器选择与训练

(1)选择合适的分类器是土地利用分类的关键。不同的分类器对不同的数据类型和任务有不同的适应性。常见的分类器包括监督学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和决策树（DT）。例如，在利用Landsat8数据对某个地区进行土地利用分类时，研究者可能首先尝试使用SVM，因为SVM在处理高维数据时表现出色。通过对1000个训练样本进行训练，SVM能够区分出8种土地利用类型，分类精度达到85%。

(2)在选择分类器之后，接下来是分类器的训练过程。训练过程中，需要从遥感图像中提取特征，并将这些特征用于分类器的学习。例如，在训练随机森林时，需要从高分辨率图像中提取30个特征，包括多个波段的光谱特征、纹理特征和形状特征。使用3000个训练样本，随机森林模型能够通过迭代学习过程来建立分类规则。经过多次迭代，模型最终能够以80%的精度对未知数据进行分类。

(3)分类器的性能不仅取决于所选算法，还受到参数设置的影响。因此，参数优化是分类器训练过程中的重要环节。以SVM为例，选择合适的核函数和参数（如C和gamma）对模型的性能至关重要。在实际操作中，研究者可能会使用网格有哪些信誉好的足球投注网站和交叉验证来寻找最优参数组合。在一个包含5种不同核函数的案例中，经过参数优化，最终选择径向基函数（RBF）作为核函数，并得到最佳的C和gamma值，使得分类精度从75%提升到90%。这些参数的确定有助于提高模型的泛化能力，使其能够更好地处理新的、未见过的数据。

四、结果评估与优化

(1)结果评估是土地利用分类