高分辨率遥感图像最近邻模糊分类器的研究及实现

本文针对高分辨率遥感影像快速高效萃取有用信息这一遥感技术应用的热点问题,探讨了一种适合于组合特征识别的遥感图像最近邻模糊分类器。该分类器首先把待识别目标的组合特征与训练模板中的组合特征样本的平均值一一进行比较,从而得到了一个特征差矩阵。用模糊分布函数在同类特征差之间进行处理,生成一个隶属度矩阵,然后用算术平均法对隶属度矩阵进行处理,并用最大隶属度准则来进行分类判决。以新疆和静县的SPOT5图像为例,应用此方法对其进行分类试验。结果表明:利用此分类方法对SPOT5遥感图像进行分类,不仅使分类结果具有丰富的语义信息,而且克服了由于特征选择的不稳定性对分类结果的影响,分类精度也得到了显著的提高。     

基于决策树分类的某市土地利用变化研究

以不同时相Landsat TM／ETM＋遥感图像作为数据源,分析某市1987—2000年的土地利用变化信息。综合考虑遥感影像波段间的相关系数和OIF指数,选择最佳波段组合;通过对光谱和非光谱信息的统计与分析,利用决策树分类的方法对各影像进行分类;构建土地利用类型变化规则,获取该市区1987—2000年的土地利用变化数量和空间分布状况,并分析变化及其原因。结果显示：1987—2000年间该市土地利用类型发生较大变化,其中耕地面积明显减少,建设用地面积大幅度增加。经分析,控制人口的增长和制定有效的土地利用政策才是该市土地利用合理化的有效措施。