新疆环境保护
新疆環境保護
신강배경보호
ENVIRONMENTAL PROTECTION OF XINJIANG
2012年
4期
10-15
,共6页
沙漠化%遥感图像分类%支持向量机%最大似然
沙漠化%遙感圖像分類%支持嚮量機%最大似然
사막화%요감도상분류%지지향량궤%최대사연
新疆是我国受沙漠化危害最严重的省区,而沙漠化信息提取是遥感专题信息提取的难点之一,探索合适的沙漠化遥感分类方法可以为相关部门提供决策支持.本文利用TM&ETM遥感影像对比分析了现有主要应用的最大似然、最小距离、决策树等几大分类方法在沙漠化分类中的应用,结果显示:①传统的最大似然方法分类精度及出图效果等各方面优于SVM、最小距离及决策树方法.最大似然的分类总精度以及Kappa系数分别达到96.43％和0.95,分类精度随先验概率的增大而减小,混淆程度小,结果图清晰,能反应真实的沙漠化分布情况.②SVM径向基函数分类可以达到分类目的,当γ逐渐增大时精度增高,混分较稍严重,可以反应真实的沙漠化分布情况.③最小距离精度较低,有严重的漏分现象,能一定程度上反应沙漠化的分布情况.④决策树分类法的精度低,分类指数筛选复杂,分类结果图并不能很好的反应真实的沙漠化分布情况.
新疆是我國受沙漠化危害最嚴重的省區,而沙漠化信息提取是遙感專題信息提取的難點之一,探索閤適的沙漠化遙感分類方法可以為相關部門提供決策支持.本文利用TM&ETM遙感影像對比分析瞭現有主要應用的最大似然、最小距離、決策樹等幾大分類方法在沙漠化分類中的應用,結果顯示:①傳統的最大似然方法分類精度及齣圖效果等各方麵優于SVM、最小距離及決策樹方法.最大似然的分類總精度以及Kappa繫數分彆達到96.43％和0.95,分類精度隨先驗概率的增大而減小,混淆程度小,結果圖清晰,能反應真實的沙漠化分佈情況.②SVM徑嚮基函數分類可以達到分類目的,噹γ逐漸增大時精度增高,混分較稍嚴重,可以反應真實的沙漠化分佈情況.③最小距離精度較低,有嚴重的漏分現象,能一定程度上反應沙漠化的分佈情況.④決策樹分類法的精度低,分類指數篩選複雜,分類結果圖併不能很好的反應真實的沙漠化分佈情況.
신강시아국수사막화위해최엄중적성구,이사막화신식제취시요감전제신식제취적난점지일,탐색합괄적사막화요감분류방법가이위상관부문제공결책지지.본문이용TM&ETM요감영상대비분석료현유주요응용적최대사연、최소거리、결책수등궤대분류방법재사막화분류중적응용,결과현시:①전통적최대사연방법분류정도급출도효과등각방면우우SVM、최소거리급결책수방법.최대사연적분류총정도이급Kappa계수분별체도96.43％화0.95,분류정도수선험개솔적증대이감소,혼효정도소,결과도청석,능반응진실적사막화분포정황.②SVM경향기함수분류가이체도분류목적,당γ축점증대시정도증고,혼분교초엄중,가이반응진실적사막화분포정황.③최소거리정도교저,유엄중적루분현상,능일정정도상반응사막화적분포정황.④결책수분류법적정도저,분류지수사선복잡,분류결과도병불능흔호적반응진실적사막화분포정황.
