土地利用分类不同方法的探讨

作者:未知

  【摘 要】 土地利用分类是区分土地利用空间地域组成单元的过程。这种空间地域单元是土地利用的地域组合单位,表现人类对土地利用、改造的方式和成果,反映土地的利用形式和用途(功能)。土地利用分类是为完成土地资源调查或进行统一的科学土地管理,从土地利用现状出发,根据土地利用的地域分异规律、土地用途、土地利用方式等,将一个国家或地区的土地利用情况,按照一定的层次等级体系划分为若干不同的土地利用类别,土地利用分类一般分为监督分类与非监督分类两种方法。
  【关键词】 土地利用分类 监督分类 非监督分类
  土地利用对应于地区的社会-经济描述(功能层面):区域作为住宅、工业或商业用途,农业或林业,娱乐或保存用途等。也可能与土地覆盖相关,以此来推断土地利用或逆推。但情况往往更复杂,联系也不是那么明显。与土地覆盖相反,土地利用是难以'观测'的 。例如,往往难以决定,草原否是被用于农业用途。区分土地利用和土地覆盖和他们的定义已普遍影响到分类系统、数据采集和信息系统的发展。
  一、监督分类
  又称“训练分类法”,用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查,对遥感图像上某些样区中图像地物的类别属性有了先验知识,对每一种类别选取一定数量的训练样本,计算机计算每种训练样区的统计或其他信息,同时用这些种子类别对判决函数进行训练,使其符合于对各种子类别分类的要求;随后用训练好的判决函数去对其它待分数据进行分类,使每个像元和训练样本作比较,按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类,以此完成对整个图像的分类。
  (一)平行算法
  又称盒式决策规则,是根据训练样本的亮度值范围形成一个多维数据空间。其他像元的光谱值如果落在训练样本的亮度值所对应的区域,就被划分到其对应的类别中。这种算法简明、直接,能将大多数像元划分到一个类别。缺点是当类别较多时,各类别所定义的区域容易重叠。
  (二)平行六面体法
  平行六面体将用一条简单的判定规则对多光谱数据进行分类。判定边界在影像数据空间中是否行成了一个N维的平行六面体。平行六面体的尺度是由标准差阈值所确定的,而该标准差阈值则是根据每种所选类的均值求出的。
  (三)最大似然法
  在多类地物识别时,常采用某种统计方法建立起一个判别函数集,然后根据这个判别函数计算各待分类样本的归属概率,样本属于哪一类的概率最大就判别其属于哪一类,这就是最大似然法。最大似然法是根据训练样本的均值和方差来评价其他像元和训练类别之间的相似性,它可以同时定量地考虑两个以上的波段和类别,是一种广泛应用的分类器,但是这种算法的计算量较大,同时对不同类别的方差变化比较敏感。
  (四)最小距离法
  最小距离法是一种原理简单,应用方便的分类方法,它利用训练样本中各类别在各波段的均值,根据各像元离训练样本平均值的距离大小来决定其类别,其在遥感分类中应用并不广泛,主要缺点是此方法没有考虑不同类别内部方差的不同,从而造成一些类别在其边界上的重叠,引起分类误差,因此需要一些更有效的测量距离的方法。
  (四)马氏距离法
  是一个方向灵敏的距离分类器,分类时将使用到统计信息,与最大似然法有些类似,但是她假定了所有类的协方差都相等,所以它是一种较快的分类方法。
  二、非监督分类
  (一)系统聚类
  这种方法是将影像中每个像元各自看作一类,计算各类间均值的相关系数矩阵,从中选择最相关的两类进行合并形成新类,并重新计算各新类间的相关系数矩阵,再将最相关的两类合并,这样继续下去,按照逐步结合的方法进行类与类之间的合并,直到各个新类间的相关系数小于某个给定的阈值为止。
  (二)分裂法
  又称等混合距离分类法,它与系统聚类的方法相反,在开始时将所有像元看成一类,求出各变量的均值和均方差,按照一定公式计算分裂后两类的中心,再算出各像元到这两类中心的聚类,将像元归并到距离最近的那一类去,形成两个新类. 然后再对各个新类进行分类,只要有一个波段的均方差大于规定的阈值,新类就要分裂。
  三、结束语
  它是土地利用研究的重要內容,也是确定土地利用统计体系和土地利用图制图单元的基础和依据。科学地进行土地利用分类,不仅有助于提高土地利用调查研究与制图的质量,也有利于因地制宜、合理地组织土地利用和布局生产。莅土地利用分类中,既要突出利用程度上的差别和加强利用的可能性,又必需考虑一定层次等级的系统性。
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