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    基于最大似然法的南京市土地利用類型分類研究

    2016-07-08 09:18:53陳書林瞿佳明
    2016年22期
    關(guān)鍵詞:圖像分類土地利用變化遙感

    陳書林 瞿佳明

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    基于最大似然法的南京市土地利用類型分類研究

    陳書林瞿佳明

    摘要:本文利用監(jiān)督分類中的最大似然法對2010年Landsat-5 TM衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)進行分類,從而獲得2010年南京市土地利用分布專題圖,并對分類結(jié)果的精度進行評價,結(jié)果表明:總體分類精度達到84.09%,Kappa系數(shù)分別達到83.5%,分類結(jié)果精度較高。

    關(guān)鍵詞:遙感;土地利用變化;最大似然法;圖像分類

    土地利用類型的變化影像著全球物質(zhì)循環(huán)和能量循環(huán),進而影響全球氣候[1]。衛(wèi)星遙感能提供長時間尺度的區(qū)域數(shù)據(jù),因此成為研究人員獲取地表土地利用類型的主要數(shù)據(jù)源之一[2]。Landsat-5衛(wèi)星于1984年3月1日發(fā)射升空,其搭載的TM傳感器為研究人員提供了大量的遙感數(shù)據(jù)。TM傳感器圖像包括7個波段數(shù)據(jù)集,其中3個可見光波段數(shù)據(jù),1個近紅外波段數(shù)據(jù),2個短波紅外波段數(shù)據(jù)和1個熱紅外波段數(shù)據(jù)。然而,Landsat-5 TM傳感器在成像過程中受到大氣散射、大氣吸收、地形以及空間分辨率等因素的影響,TM傳感器7個波段數(shù)據(jù)均存在空間不確定性特征[3]。本研究針對這些問題,對2010年Landsat-5 TM衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)進行圖像預(yù)處理,然后利用監(jiān)督分類中的最大似然法[4]對預(yù)處理后的圖像進行分類,并對分類結(jié)果進行評價。

    一、遙感圖像預(yù)處理

    Landsat-5 TM影像數(shù)據(jù)首先要通過恢復(fù)處理消除圖像的幾何畸變、輻射畸變和大氣衰減所引起的誤差。本研究在ENVI 5.1遙感圖像處理軟件中對2010年南京市Landsat-5 TM影像數(shù)據(jù)進行幾何校正、輻射校正和大氣校正。幾何校正所用的147個點的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)是利用Trimble GeoXT 2005 Series GPS儀器在南京市均勻測量所得。然后,采用Image to Image幾何校正方式進行幾何校正。本研究所選取的147個控制點中每個控制點的均方根誤差均小于1,累積的總體均方根誤差為0.507724,符合精度要求。最后,利用雙線性插值法進行重采樣,從而得到幾何校正后的圖像。

    輻射校正利用Landsat-5 TM影像在2003年5月5日之后的輻射定標系數(shù)進行校正[5]。本研究基于MODTRAN4+輻射傳輸模型進行大氣校正,采用的工具是ENVI中的FLAASH大氣校正工具。南京區(qū)域需要2景Landsat-5 TM影像才能完全覆蓋,這2景影像的行列號分別是(Path=120,Row=38)和(Path=120,Row=37),所以,需將這2景影像先進行鑲嵌操作,然后利用南京市邊界矢量數(shù)據(jù),將南京市區(qū)域范圍從鑲嵌后的影像上裁剪出來。鑲嵌操作和裁剪操作均在ENVI軟件中完成。

    二、最大似然法分類及其精度評價

    本研究首先2007年發(fā)布的《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T21010-2007)標準,并結(jié)合本文研究目的和研究區(qū)用地類型集中的特點,將土地利用類型分為水體、耕地、林地、建筑用地、草地、未利用地六類,并在遙感圖像上選擇了這六類地物的訓(xùn)練樣本集。

    然后,本研究設(shè)計實現(xiàn)了基于最大似然法的遙感影像自動分類器,對遙感影像進行分類,得到了2010年南京市土地利用類型圖。經(jīng)檢驗,總體分類精度分別達到84.09%,Kappa系數(shù)分別達到83.5%。由此可以看出,本研究設(shè)計出的分類器是有效的,它能大大提高Landsat-5 TM遙感圖像自動分類的精度?;谧畲笏迫环ǖ倪b感圖像分類模型是正確的和有效的,能應(yīng)用于遙感圖像自動分類中。

    三、結(jié)果分析

    本研究利用ArcGIS中的空間分析模塊,對2010年南京市土地利用分類結(jié)果專題圖進行分析,結(jié)果顯示,2010年南京市土地利用類型中耕地最多,為277108公頃,占南京市總面積的42%,其次是建筑用地,面積為184738.7公頃,占南京市總面積的28%,接著是林地,面積占到105565公頃,占南京市總面積的16%,水體面積為79173.72公頃,占南京市總面積的12%,草地面積為8577.15公頃,占南京市總面積的1.3%,未利用地面積僅4618公頃,占南京市總面積的0.7%。

    四、結(jié)論

    本研究首先對2010年Landsat-5 TM影像進行圖像預(yù)處理,然后對南京市土地利用類型進行分類,得到水體、耕地、林地、建筑用地、草地、未利用地6種類型的分布數(shù)據(jù),并對分類結(jié)果的精度進行了評價。經(jīng)檢驗,總體分類精度分別達到84.09%,Kappa系數(shù)分別達到83.5%,結(jié)果表明,6種地物類型的分類規(guī)則是有效的,可用于南京市土地利用類型分類研究中。(作者單位:南京林業(yè)大學經(jīng)濟管理學院)

    項目名稱:江蘇高校哲學社會科學基金資助項目“南京市土地利用變化與社會經(jīng)濟發(fā)展的耦合關(guān)系研究”(2014SJB049);江蘇高校品牌專業(yè)建設(shè)工程資助項目(PPZY2015A062);大學生實踐創(chuàng)新訓(xùn)練計劃項目(201510298096X)。

    參考文獻:

    [1]孫漢儒 付梅臣.基于CCA的南京市土地利用變化人文影響分析[J].中國人口資源與環(huán)境,2014(S2):422-425.

    [2]陳書林 劉元波 溫作民.衛(wèi)星遙感反演土壤水分研究綜述[J].地球科學進展,2012,27(11):1192-1203.

    [3]趙英時 等.遙感應(yīng)用分析原理與方法[M].北京:科學出版社,2003.

    [4]王增林 朱大明.基于遙感影像的最大似然分類算法的探討[J].河南科學,2010,28(11):1458-1461.

    [5]鄧書斌.ENVI遙感圖像處理方法[M].北京:科學出版社,2010.

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