面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)在農(nóng)用地覆蓋信息提取中的方法研究.pdf

1、新型傳感器的不斷研制為土地利用分類提供更多更合適的信息源和新分類特征，同時(shí)也對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)分類方法提出更大的挑戰(zhàn)。本文應(yīng)用決策專家系統(tǒng)支持的模糊分類算法，突破了傳統(tǒng)遙感軟件單純基于光譜信息進(jìn)行影像分類的局限性，應(yīng)用了革命性的分類技術(shù)——面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ā?本文結(jié)合高空間分辨率遙感影像特點(diǎn)，充分利用面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)的優(yōu)勢(shì)，主要圍繞以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究和闡述： (1)全面介紹了面向?qū)ο笥跋穹治黾夹g(shù)。本文詳細(xì)討論以遙感影像分析

2、為目標(biāo)的多尺度影像分割技術(shù)以及模糊數(shù)學(xué)分類技術(shù)。 (2)提出面向?qū)ο蠓诸愔胁煌悇e提取的最優(yōu)分割尺度，即針對(duì)一種地物類別而言，影像對(duì)象多邊形既不能太破碎，也不能邊界模糊的分割尺度。 (3)在利用NDVI提取整個(gè)植被后，選取每個(gè)植被類型的樣本，應(yīng)用灰度共生矩陣計(jì)算具有代表性的六個(gè)紋理特征量，找出最大差異的紋理量，作為分類特征量對(duì)植被進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)分。 (4)對(duì)植被進(jìn)行分類后，本文采用定量的精度評(píng)價(jià)方法。利用研究區(qū)土