基于ETM數據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構特征差異性來識別在一定時間段內的地物信息。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與應用的核心研究內容之一。 本文以額濟納綠洲為研究對象，采用RS和GPS技術，以FTM數據為信息源，使用ENVI遙感影像處理軟件進行數據處理，對額濟納綠洲主要景觀類型進行分類，并對分類結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，對三種分類結果進行精度分析。結果表明，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，對數據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％。 應用決策樹的自動分類技術后，額濟納綠洲ETM影像