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    應(yīng)用遙感分類的江西某市土地動(dòng)態(tài)監(jiān)測探討

    2016-06-15 21:15:53劉亞千姜超群
    科技資訊 2015年36期
    關(guān)鍵詞:全色波段土地利用

    劉亞千++姜超群

    DOI:10.16661/j.cnki.1672-3791.2015.36.014

    摘 要:近年來,由于區(qū)域人口的增加和社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,某市的土地利用類型發(fā)生了明顯變化。本文以該地區(qū)的Landsat-8 OLI影像為數(shù)據(jù)源,利用envi軟件對其進(jìn)行監(jiān)督分類,對監(jiān)督分類的結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證,論述了采用Landsat-8 OLI影像獲得城市土地利用分類的技術(shù)流程,為該地區(qū)以后的動(dòng)態(tài)監(jiān)測提供了依據(jù),對于土地可持續(xù)利用具有重要意義。

    關(guān)鍵詞: Landsat-8 OLI 土地利用 監(jiān)督分類

    中圖分類號:P237 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2015)12(c)-0014-02

    近年來,由于經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,城市土地利用類型變化較大,遙感數(shù)據(jù)被廣泛用于土地利用和土地覆蓋研究,遙感技術(shù)的快速發(fā)展為土地利用研究提供了有力的工具。利用遙感圖像解譯編制土地利用類型圖是一種經(jīng)濟(jì)實(shí)用的方法,能夠快速、準(zhǔn)確、大范圍地獲取土地資源狀況,它可為摸清土地資源的數(shù)量與質(zhì)量并進(jìn)行合理利用提供科學(xué)依據(jù)。該文利用Landsat-8遙感影像結(jié)合ENVI工具,快速得到了城市的土地利用類型。通過對分類結(jié)果精度的驗(yàn)證,證明了此技術(shù)可以作為獲取土地利用信息的有效手段。

    1 研究區(qū)概況

    某市氣候?qū)賮啛釒駶櫺詵|南季風(fēng)氣候, 具有冬寒夏暖、春濕秋旱、夏季多雨、冬季少雪、四季分明的特征。地形以平原為主,兼有少量低山丘陵以及崗地。植被類型繁多,自然植被以常綠闊葉、落葉闊葉混交林為主,馬尾松、杉木、櫟樹分布普遍。

    2 數(shù)據(jù)來源

    2013年2月11號,美國航空航天局(NASA) 成功發(fā)射了 Landsat 8衛(wèi)星,其上攜帶OLI陸地成像儀和TIRS熱紅外傳感器。OLI陸地成像儀包括9個(gè)波段,空間分辨率為30 m,其中包括一個(gè)15米的全色波段。與ETM+傳感器相比,OLI包括了ETM+傳感器所有的波段,OLI全色波段Band8波段范圍變窄,使全色圖像更易區(qū)分植被和無植被地區(qū),有利于目視判讀和城市土地利用分類。此外,還有兩個(gè)新增的波段:藍(lán)色波段(band 1;0.433–0.453 μm)和短波紅外波段(band 9;1.360–1.390 μm)。

    研究選取2013年9月的兩景Landsat-8 OLI影像對該市進(jìn)行土地利用分類研究,行列號分別為123/38和123/39,兩景數(shù)據(jù)云量較少,成像清晰,利于后續(xù)分類處理。

    3 數(shù)據(jù)處理

    3.1 彩色合成和圖像融合

    不同的波段組合有其不同的主要用途,根據(jù)目視判讀的需要,各類地物間的反差應(yīng)盡可能大,根據(jù)前人在長期工作中總結(jié)的Landsat TM(ETM+)不同波段合成對地物增強(qiáng)的效果,TM的4、3、2波段組合的地物圖像豐富、鮮明、層次好,可用于植被分類和水體識別,而OLI的5、4、3波段范圍與TM的4、3、2波段范圍非常接近,最后確定選擇5、4、3標(biāo)準(zhǔn)假彩色波段組合。將多光譜波段影像和全色波段影像分別進(jìn)行Seamless Mosaic無縫接邊處理,用該市行政規(guī)劃圖shapefile矢量文件分別剪裁,將該市多光譜影像的5、4、3波段進(jìn)行假彩色合成。

    采用得到的該市假彩色合成影像與全色波段影像做HSV影像融合,使處理后的遙感圖像既提高了空間分辨率,同時(shí)又保留了影像原本的多光譜特征,從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的,增強(qiáng)判讀的準(zhǔn)確性。經(jīng)過HSV融合后,道路等細(xì)節(jié)能夠更加清楚的分辨,地物間反差增大,更加有利于目視判讀。

    3.2 監(jiān)督分類

    對于監(jiān)督分類而言, 訓(xùn)練區(qū)ROI的選擇是否準(zhǔn)確合理對分類精度有著很大的影響。使用ENVI的ROI TOOL工具在融合后的影像上采取樣區(qū),對比衛(wèi)星影像地圖上的實(shí)際地物,發(fā)現(xiàn)湖泊與水田、耕地與草地,很難剝離,所以決定將這四種地物劃分為兩類,結(jié)合該市實(shí)際情況,將土地利用類型分為:長江、湖泊水田、林地、灌木、耕地草地和城鎮(zhèn)用地六類。選擇完訓(xùn)練樣本后,通過ENVI軟件的Compute ROI Separability工具計(jì)算訓(xùn)練樣本的可分離性,樣本間可分離性結(jié)果值均大于1.8,說明樣本之間的可分離性較好。

    ENVI提供了多種監(jiān)督分類方法, 最常使用的有最大似然法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法、最小距離法和支持向量機(jī)方法,不同方法參數(shù)設(shè)置不同, 而且最終分類效果也會有所不同。相較于其他幾種方法,最大似然法的分類精度較高,且計(jì)算時(shí)間較快,本文采用最大似然法進(jìn)行監(jiān)督分類。建立一個(gè)背景的掩膜,使背景不參與監(jiān)督分類,使用生成的分類模板和背景掩膜進(jìn)行最大似然法監(jiān)督分類,得到土地利用分類圖(圖1)。

    3.3 精度評價(jià)

    分類后進(jìn)行精度評定,采用混淆矩陣的方法,混淆矩陣見表1。得到總體分類精度為97.707 1%,Kappa系數(shù)為0.971 2。由此可見分類精度很高,影像分類質(zhì)量很好。

    4 結(jié)果分析

    根據(jù)統(tǒng)計(jì)分類結(jié)果可知,灌木面積為2 977.944 km2,占土地總面積的35.14%,面積最大;其次是城鎮(zhèn)用地,面積為2 797.691 km2,占土地總面積的33.02%;耕地和草地面積為1 052.047 km2,占12.42%;湖泊和水田面積為860.08km2,占10.15%;林地面積為623.259 km2,占7.34%;長江面積為162.627 km2,占1.92%。

    5 結(jié)語

    該文以Landsat-8 OLI影像數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,得到了某市土地利用分類圖,能夠較好的反映某市的地表信息, 又具有較強(qiáng)的分類可行性。Landsat-8 OLI數(shù)據(jù)屬于中等空間分辨率,具有合適的重訪周期,更適合于做土地利用分析。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 張風(fēng)霖,緱變彩,李靖琳.Landsat7 ETM+與Landsat8 OLI植被和非植被定量研究[J].山西建筑,2014,40(11):240-241.

    [2] 鄧書斌.ENVI 遙感圖像處理方法[M].北京:科學(xué)出版社,2013:124-125.

    [3] 閆琰,董秀蘭,李燕.基于envi的遙感圖像監(jiān)督分類方法比較研究[J].北京測繪,2011(3):14-16.

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