【摘 要】
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20世纪90年代以来,特别是随着遥感技术的发展,土地利用和土地覆盖变化作为全球变化的重要组成部分和主要原因,日益受到国际组织和世界各国的普遍关注,目前已经成为国际上全球
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20世纪90年代以来,特别是随着遥感技术的发展,土地利用和土地覆盖变化作为全球变化的重要组成部分和主要原因,日益受到国际组织和世界各国的普遍关注,目前已经成为国际上全球变化和研究的前沿和热点课题,而土地利用覆盖分类是其相关研究的基础。本文以汉川市为研究区,采用LBV变换后的监督分类和线性混合像元分解分类方法进行土地利用覆盖信息提取,结合以同年实际的土地利用数据,与传统的最大似然法监督分类做精度比较,使土地利用覆盖分类精度得到很大的提高,可以应用于土地利用规划各地类变化的监测。本研究分别对采取三种分类方法分类的结果进行精度评价,评价结果表明,总体精度都在85％以上,基本可以满足土地利用覆盖相关研究的应用。特别是把LBV变换与监督分类相结合,是对监督分类的方法的改进,可提高分类精度。采用线性混合像元分解,解决了中分辨率遥感影像的混合像元导致分类精度不高的问题,使分类深入到亚像元级,从而提高整个影像的分类精度。
通过对三种分类方法的分类结果与精度进行对比、比较,得出结论是:三种分类方法都有各自的优缺点:其中,最大似然法监督分类最简单,过程最容易,花费时间短,适用于对精度要求不高的大尺度的研究;基于LBV变换的监督分类时,对颜色的辨别花费时间长,但过程也较简单,适用于地物类别比较丰富,对研究区有比较好的先验知识的情况:线性混合像元分解过程最复杂、花费时间精力最多,所需数据也最多,适用于对分类精度要求较高的土地利用覆盖研究。所以,在选用分类方法时,要根据实际需要来选择。
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