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基于MODIS数据的中国区域土地覆盖分类研究

刘勇洪  
【摘要】:土地覆盖类型识别是土地覆盖/土地利用研究中的首要基础性内容,而在区域及其全球尺度区域通过遥感手段获取细致、准确而实时的土地覆盖数据己成为当前全球变化研究中的热点。中国作为全球变化研究的重要部分,在获取大面积的土地覆盖数据研究中则显得相对滞后。本文在新一代MODIS(中分辨率成像光谱仪)遥感数据的支持下,采用国际上先进的遥感理论技术和方法,对中国区域21世纪初的宏观土地覆盖分类进行了较为系统的研究和探讨。 通过此次工作可以得到如下结论: 1、对研究区域地学背景知识和专业知识等先验知识的获取和了解有助于有效的分类特征选择,而基于MODIS数据从中选择和提取的多种分类特征能明显提高区域尺度土地覆盖分类的精度,这些分类特征包括了反射率、植被指数、湿度/水体指数、纹理特征及陆面温度等特征,但分类特征的加入并不一定能提高某些类别的分类精度。 2、良好分类器和先进技术的运用对提高影象分类精度具有重要意义。在本文分类试验中,以概率统计理论为基础的Parzen窗分类器表现最优,径向基RBF神经网络也表现出良好效果,CART决策树、BP神经网络、C4.5决策树表现则好于传统的最大似然法MLC,而以良好性能著称的Fuzzy ARTMAP神经网络表现差于最大似然法MLC。同时在分类树中引入近年发展起来的一种机器学习领域内的增强技术—boosting技术,能明显提高那些较难识别类别的分类准确率。 3、总体上,非参数方法中Parzen窗能真实地逼近类概率密度而显出其对复杂形式分布数据的良好分类能力,有望在遥感图像分类中进行推广;CART决策树则具有较好的弹性和鲁棒性,但缺点是可能需大量样本来探究各类别属性间复杂关系;RBF、BP神经网络分类器虽能达到较高精度,但缺点是一方面需较高质量的样本,另一方面由于其网络结构参数难以较优确定其稳健性较差,而Fuzzy ARTMAP则未能表现出理想结果。 4、考虑到样本获取的代价性,如何根据训练样本的大小来选择有效分类器是实际分类中需要解决的问题。在本文试验中样本大小对最大似然法MLC的分类


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