土地利用与土地覆盖遥感分类方法研究综述
土地利用与土地覆盖分类的遥感数据处理方法
土地利用与土地覆盖分类的遥感数据处理方法土地利用与土地覆盖是人类社会与自然环境相互作用的重要方面。
随着科技的发展，遥感技术在土地利用与土地覆盖研究中扮演着重要角色。
本文将介绍土地利用与土地覆盖分类的一些遥感数据处理方法。
一、遥感数据获取遥感数据是进行土地利用与土地覆盖分类的基础。
遥感数据可以分为光学遥感数据和微波遥感数据两种类型。
光学遥感数据主要利用航空影像和卫星影像获取，而微波遥感数据则通过合成孔径雷达(SAR)等技术获取。
这些数据提供了不同波段的图像，可以用于土地利用与土地覆盖分类。
二、预处理在进行土地利用与土地覆盖分类前，需要对遥感数据进行预处理。
预处理的目的是消除图像中的噪声、增强图像特征等。
预处理方法包括辐射校正、大气校正和几何校正等。
辐射校正可以将图像转换为反射率，大气校正可以消除大气影响，几何校正可以纠正图像的几何畸变。
三、特征提取特征提取是土地利用与土地覆盖分类的关键环节。
特征可以分为光谱特征、纹理特征和形状特征等。
光谱特征是根据不同波段的反射率进行提取，可以反映地表覆盖类型的光谱差异。
纹理特征是根据图像中像素间的空间关系进行提取，可以反映地表覆盖类型的纹理差异。
形状特征则是根据地物的形状进行提取，可以反映地表覆盖类型的形态特征。
四、分类方法在进行土地利用与土地覆盖分类时，可以采用不同的分类方法。
常用的分类方法包括监督分类和非监督分类。
监督分类是在具有已知类别的样本的指导下进行分类，常用的方法包括最大似然分类、支持向量机和神经网络等。
非监督分类是根据图像的统计特性进行分类，常用的方法包括K-means聚类和ISODATA聚类等。
五、分类结果评价对于土地利用与土地覆盖分类的结果，需要进行评价与验证。
评价指标包括分类精度、混淆矩阵和Kappa系数等。
分类精度可以反映分类结果的准确性，混淆矩阵可以反映分类结果的混淆情况，Kappa系数可以综合评价分类结果的准确性和混淆情况。
综上所述，土地利用与土地覆盖分类的遥感数据处理方法包括数据获取、预处理、特征提取、分类方法和分类结果评价。
如何利用遥感数据进行土地利用与覆盖分类
如何利用遥感数据进行土地利用与覆盖分类引言：土地利用与覆盖分类是地理学、环境科学和资源管理领域中重要的研究方向之一。
遥感技术作为一种能够高效获取地表信息的手段，给土地利用与覆盖分类研究带来了革命性的变化。
本文将探讨如何利用遥感数据进行土地利用与覆盖分类，介绍常用的分类方法和关键技术。
一、遥感数据的基本概念和分类方法1.1 遥感数据的基本概念遥感数据是通过从卫星、飞机或其他平台获取的地表信息。
根据传感器的种类和工作原理，遥感数据可以分为光学遥感数据和微波遥感数据两大类。
其中，光学遥感数据包括可见光和红外波段的图像，而微波遥感数据则通过测量和分析微波信号来获取地表信息。
1.2 遥感数据的分类方法遥感数据的分类方法有多种，常用的方法主要包括像元级、对象级和面向应用的分类方法。
- 像元级分类是指将遥感图像中的每个像素点分别归类，并将其分配到相应的土地利用和覆盖类别中。
- 对象级分类则是将像元分组形成空间对象，并基于这些对象的形状、尺寸、纹理和光谱信息进行分类。
- 面向应用的分类方法是根据具体研究需求，将遥感图像分别用于土地利用和覆盖分类研究的不同方面。
二、遥感数据在土地利用与覆盖分类中的应用2.1 光学遥感数据的应用光学遥感数据是土地利用与覆盖分类中最常用的数据源之一，其可以提供高分辨率的地表信息。
常见的光学遥感数据包括Landsat系列卫星图像、高分辨率卫星影像以及无人机获取的图像。
利用这些数据，可以通过光谱信息进行土地利用与覆盖类型的区分和分类。
例如，利用不同波段的反射率特征，可以对农田、森林、湖泊等不同类型的土地进行分类。
2.2 微波遥感数据的应用与光学遥感数据不同，微波遥感数据主要用于土地利用与覆盖分类中的农作物监测、水体提取和地形测量等方面。
微波遥感数据可以穿透云雾和植被等遮挡物，具有强大的穿透能力，因此在可见光受限的情况下具有一定的优势。
例如，通过微波遥感数据，可以监测农田的土壤湿度，实现农作物灌溉的精细化管理。
土地利用覆盖遥感分类研究综述
收稿日期：２００５－０５－２３；修回日期：２００５－０７－０４作者简介：纪仰慧（１９７９－），女，硕士研究生，研究方向：遥感图像处理及模型研究。
李国春（１９５６－），男，教授，研究方向：遥感数据处理及应用模型。
１前言地球表层系统最突出的景观标志就是土地利用与土地覆盖（ｌａｎｄｕｓｅ／ｌａｎｄｃｏｖｅｒ）。
因而土地利用／土地覆盖的变化（ＬＵＣＣ）成为全球变化研究的重要内容，而土地利用／土地覆盖数据的获取是其重要基础工作。
随着遥感平台的多样化和图像分辨率的提高，以及计算机技术的迅速发展，遥感技术已成为ＬＵＣＣ研究的重要手段。
因而通过遥感图像处理、解译分类提取土地利用／覆盖信息已成为ＬＵＣＣ研究必不可少的一步。
本文将对ＬＵＣＣ研究中土地利用／土地覆盖遥感分类技术进行综述。
２分类概述图像分类过程的总目标是，将图像中所有的像元自动地进行土地覆盖类型或土地覆盖专题的分类。
通常用多光谱数据进行图像分类，而且实际上，是用每一个像元的光谱模式作为分类基础。
也就是说，根据不同的地物特征所固有的光谱反射和辐射的特征，不同特征类型将会出现不同的ＤＮ值的组合。
所谓的模式是指每一个像元在各种光段中获得的辐射量。
光谱识别模式（Ｓｐｅｃｔｒａｌｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）是指根据这种像元到像元的光谱信息来自动划分土地类型的分类过程的总称。
空间识别模式（Ｓｐａｔｉａｌｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）是指图像像元根据和它周围像元的空间关系来进行图像分类。
如图像的结构、像元的近似度、特征的大小、形状、方向性、重复度和上下关系等。
这种分类方式试图再现在目视解译过程中由人工分析得到的空间综合。
因此。
空间模式识别过程比光谱识别模式过程更复杂，而且计算上更精深。
时间模式识别（Ｔｅｍｐｏｒａｌｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）是指在特征鉴别中将时间作为一种辅助信息。
例如在农作物调查中，从农作物生长季节中的多个日期图像中有可能辨别出独特的光谱特征和空间变化，而这些土地利用／覆盖遥感分类研究综述纪仰慧，李国春，关宏强（沈阳农业大学，辽宁沈阳１１０１６１）摘要：遥感技术已成为土地利用／覆盖信息来源的重要手段，分类方法在其研究中占有重要的地位，方法的优劣直接关系着分类的精度。
基于遥感技术的土地利用与覆盖变化分析研究
基于遥感技术的土地利用与覆盖变化分析研究土地利用与覆盖变化是与环境演变和人类活动相关的重要课题。
随着遥感技术的发展，遥感影像在土地利用与覆盖变化研究中发挥着重要作用。
本文将探讨基于遥感技术的土地利用与覆盖变化分析研究，包括方法、应用和前景。
1. 方法1.1 遥感数据获取遥感技术通过卫星或飞机上的传感器收集地球表面的信息。
遥感数据具有高分辨率和大范围的优势，可用于获取土地利用与覆盖变化的信息。
主要的遥感数据类型包括光学遥感、雷达遥感和多光谱遥感。
这些数据可以提供不同波段和分辨率的地表信息，用于研究土地利用与覆盖的变化。
1.2 土地利用与覆盖分类土地利用与覆盖分类是将遥感数据中的像元分为不同的类别，如建筑用地、农田、森林等。
分类方法可以采用监督或非监督学习。
监督学习通过训练样本对遥感图像进行分类，而非监督学习将图像像元按照其相似性进行聚类。
分类结果可以用于分析土地利用与覆盖的变化。
1.3 变化检测与分析土地利用与覆盖变化检测是通过对不同时间的遥感影像进行比较，发现和分析地表变化的过程。
变化检测方法可以包括基于阈值的像元比较、基于统计的变化检测和基于时间序列的监测。
变化检测结果可以用来分析土地利用与覆盖的转变情况和驱动因素。
2. 应用2.1 城市化与土地利用变化随着城市化进程的加速，土地利用与覆盖发生了巨大的变化。
遥感技术可以提供高分辨率的城市影像，用于研究城市扩展、土地利用转变和城市化对生态环境的影响。
通过比较不同时间的遥感影像，可以分析城市化的速度和模式，并提供为城市规划和可持续发展提供支持。
2.2 农业与森林变化农业活动和森林资源是土地利用与覆盖变化的重要驱动因素。
遥感技术可以用于监测农田面积、作物类型和森林破坏情况。
通过研究土地利用与覆盖的变化，可以评估农业和森林资源的可持续利用，制定有效的农业政策和森林保护措施。
2.3 灾害监测与预警遥感技术可以及时监测并预警自然灾害，如洪水、地震、火灾等。
遥感技术在土地利用与覆盖变化研究中的应用
遥感技术在土地利用与覆盖变化研究中的应用遥感技术是指通过航空、航天器等传感器对地球表面进行观测和测量的技术。
它利用电磁波能量的特性，获取到的信息可以用于研究地球表面的各种现象和活动。
在土地利用与覆盖变化研究中，遥感技术发挥着重要的作用。
本文将探讨遥感技术在土地利用与覆盖变化研究中的应用，并讨论其优势和挑战。
遥感技术可以获取大范围、长时间、高分辨率的地表信息，这为土地利用与覆盖变化的研究提供了宝贵的数据。
首先，遥感技术可以快速获取土地利用与覆盖的空间分布信息。
通过遥感影像的解译与分析，可以获取到土地利用类型的边界信息，了解土地利用的类型和结构。
其次，遥感技术可以监测和分析土地利用与覆盖的变化过程。
通过对多期遥感影像的比对和分析，可以定量、定性地判断土地利用与覆盖的变化趋势，如城市扩张、农田数量的变化等。
再次，遥感技术可以提供土地利用与覆盖的空间模式和格局信息。
通过对遥感影像进行空间统计和分析，可以揭示土地利用与覆盖的空间关联、空间集聚等特征，为土地规划和环境保护提供科学依据。
遥感技术在土地利用与覆盖变化研究中具有许多优势。
首先，遥感技术的无接触性使其能够获取到全球范围内的土地利用与覆盖信息。
与传统的野外调查相比，遥感技术可以在短时间内覆盖大范围的区域，并提供较为准确的信息。
其次，遥感数据具有丰富的时间序列，可以追踪土地利用与覆盖的长期变化。
通过对不同时间段的遥感数据进行对比和分析，可以了解土地利用与覆盖的演变趋势和机制。
再次，遥感技术可以提供多种土地利用与覆盖指标，如生态系统服务价值评估、土地形态指数等。
这些指标可以帮助研究人员深入理解土地利用与覆盖变化的影响和意义。
此外，遥感技术具有高分辨率的特点，可以捕捉到土地利用与覆盖的细节信息，更好地研究土地利用的微观特征。
然而，遥感技术在土地利用与覆盖变化研究中仍然面临一些挑战。
首先，遥感数据的解译和处理需要专业的技术和方法。
不同的土地利用类型具有不同的光谱特征和空间分布，研究人员需要将这些特征转化为可用的信息。
如何进行土地利用与土地覆盖变化研究的方法与工具
如何进行土地利用与土地覆盖变化研究的方法与工具近年来，随着城市化进程的加速和人类活动的不断扩张，土地利用与土地覆盖变化成为了一个备受关注的问题。
土地利用与土地覆盖变化研究旨在探究土地的利用方式和变化过程，以及其对生态环境、生物多样性和社会经济的影响。
本文将介绍土地利用与土地覆盖变化研究的方法与工具，让我们一起来了解一下。
一、遥感技术遥感技术是土地利用与土地覆盖变化研究中最常用的手段之一。
通过利用卫星和航空平台获取的遥感影像，可以对地表的物理、化学属性进行探测和监测。
在土地利用与土地覆盖变化研究中，遥感技术可以帮助我们获取大量的地表信息，如土地类型、植被覆盖、城市扩张等。
遥感技术主要分为两种类型，即主动遥感和被动遥感。
主动遥感是利用辐射源主动发射辐射，并通过接收和分析返回的信号来获取地表信息。
常见的主动遥感方法有雷达遥感技术、激光遥感技术等。
被动遥感则是利用自然辐射源，通过接收由地物反射、散射和辐射产生的电磁波，来获取地表信息。
被动遥感技术主要包括多光谱遥感和高光谱遥感。
二、地理信息系统（GIS）地理信息系统是一种将地理信息与空间数据相结合的技术工具。
在土地利用与土地覆盖变化研究中，GIS可用于数据处理、信息分析和空间模拟等方面。
通过将遥感数据、地理数据和人口经济数据等进行整合，可以构建出详细的地理信息数据库。
基于这些数据，我们可以绘制相关的土地利用与土地覆盖变化图谱，从而更好地理解土地的利用状况和变化趋势。
三、时空模型时空模型是土地利用与土地覆盖变化研究中非常重要的工具之一。
通过时空模型，我们可以对土地利用与土地覆盖变化的时序和空间关系进行建模和分析。
例如，可以利用时空模型来模拟城市扩张的过程，预测未来的土地利用变化，并评估其对环境和资源的影响。
时空模型的建立需要基于大量的数据和准确的参数设置。
通过对数据进行处理和分析，可以提取出土地利用与土地覆盖变化的特征和规律，然后将其用于模型的构建。
常见的时空模型有神经网络模型、决策树模型、马尔可夫链模型等。
使用遥感图像进行土地利用和土地覆盖分类
使用遥感图像进行土地利用和土地覆盖分类近年来，随着遥感技术的不断发展和普及，遥感图像的应用范围越来越广泛。
其中，使用遥感图像进行土地利用和土地覆盖分类是一个重要的应用领域。
本文将探讨使用遥感图像进行土地利用和土地覆盖分类的方法和意义。
一、遥感图像在土地利用和土地覆盖分类中的意义土地利用和土地覆盖是衡量一个地区环境和可持续发展状况的重要指标。
通过准确地了解土地利用和土地覆盖的情况，能够为国土规划、环境保护和资源管理等提供有力的科学依据。
然而，传统的土地利用和土地覆盖调查方法耗时耗力，而且无法提供全面和动态的信息。
而遥感图像的应用则能够迅速、准确地获取大范围的土地利用和土地覆盖信息，提高研究和决策的效率。
二、土地利用和土地覆盖分类的方法在使用遥感图像进行土地利用和土地覆盖分类时，一般采取以下步骤：图像预处理、特征提取、分类算法、精度评价等。
图像预处理是为了增强图像的可解译性，去除不必要的干扰，常见的预处理方法包括辐射校正、几何校正和边缘增强等。
特征提取则是从遥感图像中提取可区分土地利用和土地覆盖类别的特征。
这些特征可以是光谱、纹理、形状等方面的特征。
分类算法是根据提取的特征将图像中的像元分成不同的类别，常见的分类算法包括最大似然分类、支持向量机和人工神经网络等。
精度评价是对分类结果进行验证和评估，通常采用准确度、Kappa系数等指标衡量分类精度。
三、遥感图像在土地利用和土地覆盖分类中存在的挑战虽然遥感图像在土地利用和土地覆盖分类中具有广泛的应用前景和优势，但也面临一些挑战。
首先是遥感图像的空间分辨率和时间分辨率的限制。
由于传感器的技术限制，遥感图像的空间分辨率和时间分辨率往往无法满足较为精细和实时的土地利用和土地覆盖分类需求。
其次是遥感图像的光谱信息和噪声干扰问题。
遥感图像中的光谱信息常常受到大气、云、雾等因素的干扰，这会影响图像的质量和分类精度。
另外，噪声也是一个难题，因为不同的传感器和采集条件都可能导致图像噪声的存在。
光学遥感影像土地利用分类方法综述
光学遥感影像土地利用分类方法综述光学遥感影像土地利用分类方法是指利用遥感技术获取地面信息，通过图像处理和分析手段，对土地利用类型进行分类和识别的方法。
本文对光学遥感影像土地利用分类方法进行了综述，介绍了其研究现状、应用前景及未来研究方向。
关键词：光学遥感影像，土地利用分类，图像处理，应用前景，研究方向随着科技的不断发展，遥感技术已成为获取地球表面信息的重要手段之一。
土地利用分类是遥感影像处理和分析的重要应用之一，对于城市规划、土地资源管理和环境保护等领域具有重要意义。
本文旨在综述光学遥感影像土地利用分类方法的研究现状及应用前景，以期为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
光学遥感影像分类方法是指利用遥感影像的像素值特征，通过分类算法将像素划分为不同的土地利用类型。
常用的分类算法包括基于统计学的分类算法、基于机器学习的分类算法和基于深度学习的分类算法等。
这些算法通过分析影像的光谱信息、纹理信息和空间信息等，实现对土地利用类型的精细分类。
土地利用类型分类方法是根据土地利用的实际情况，将土地划分为不同的类型，如林地、农田、草地、建设用地等。
这些类型具有不同的光谱特征和空间分布特征，因此可以通过对这些特征的分析，实现土地利用类型的精细分类。
土地利用分类系统是指将土地利用类型进行系统化分类的体系，如联合国粮食及农业组织（FAO）的土地覆盖类型分类系统、美国土地资源司的土地利用分类系统等。
这些分类系统将土地利用类型进行系统化分类，为遥感影像的土地利用分类提供了重要的参考依据。
在我国，国家农业遥感中心也建立了一套适合我国国情的土地利用分类系统。
这些分类系统的应用，为土地利用遥感影像的处理和分析提供了基础和支持。
基于传统统计学的土地利用分类方法是指利用统计学理论和方法对遥感影像进行土地利用分类的方法。
这类方法主要包括回归分析、聚类分析、主成分分析等。
通过这些方法的应用，可以提取出遥感影像中的有用信息，并将其与已知的土地利用类型进行统计分析，从而实现土地利用类型的分类和识别。
文献综述样板（4000字左右）
北京市土地利用/覆被变化及其驱动因子研究文献综述当今世界，随着人口数量的急剧增加和科学技术水平的提高，人类正以前所未有的速度和规模改变着自身赖以生存的地球环境，并由此产生了一系列全球环境变化问题。
在人类活动导致的全球环境变化中，土地利用/覆被变化和工业化过程起着决定性作用[1]。
1土地利用／覆被变化国内外研究进展1.1国外主要研究进展国外土地利用/土地覆被变化的研究按照时间顺序，主要分为以下三个阶段:(1)20世纪50年代，主要开展自然资源的持续不间断调查，多个国家和地区相继建立多种土地利用监测体系。
①20世纪60年代美国开始运用制图自动化技术和遥感技术研究土地利用变化。
1971年采用部门协同合作的方式编制了全美国1:10万和1:25万土地利用现状图。
②20世纪60年代瑞士开展土地利用变化研究并定期绘制监测图。
20世纪70年代监测主体开始以航空照片为主进行土地利用变化研究[2]。
(2)20世纪80年代，环境问题成为全球瞩目的焦点问题。
这一时期由人类活动引发的大量环境问题涌现出来，严重影响着人类的生存和发展，国际社会也日益关注环境问题。
这一时期研究重点在于土地类型的分析和光谱特征的分析上，缺乏对于宏观机制的调查研究[3]。
(3)20世纪90年代，随着1995年LUCC计划的实施，土地利用/土地覆被研究又提升到一个新的高度。
国外这一时期的研究主要体现在以下几个方面:①1995年欧洲由国际应用系统研究所(IIASA)发起了―欧洲和北亚地区土地利用/土地覆被变化模拟‖项目，主要研究分析欧洲和北亚1990年至1995年的土地利用/土地覆被变化的空间演变特征、环境效应和时间动态特征。
②20世纪90年代日本由日本环境署主持开展了―全球环境保护的土地利用研究(LU/GEC)项目‖，③国际应用系统研究所（IIASA）于1995年启动了―欧洲和北亚土地利用/土地覆被变化模拟‖的3年期项目[4]。
旨在分析1900年欧洲和北亚地区土地利用/覆被变化的空间特征、时间动态和环境效应，并预测在全球环境、人口、经济、技术、社会及政治等因素变化的背景下，该区域未来50年土地利用/覆被的变化趋势，为制定相关对策服务。
利用遥感技术进行土地覆盖类型分类研究
利用遥感技术进行土地覆盖类型分类研究遥感技术是一种高科技手段，可用于观测、记录、分析地球表面和大气等自然现象。
基于与地面之间的距离，传感器通过不同的波段对地面进行观测，遥感技术具有无接触、无色差、高效率、领域广泛等优点。
利用遥感技术进行土地覆盖类型分类研究，不仅可以分析对生态环境的影响，更可促进资源的可持续利用。
土地覆盖是地表覆盖的一部分，常用于描述地表物质的种类、分布等。
有研究表明，土地利用和覆盖变化已成为全球气候变化和生态安全的主要因素之一。
如何妥善利用土地资源，成为摆在人类面前的难题。
利用遥感技术进行土地覆盖类型分类研究，具有很大实用价值。
土地覆盖类型分类研究是指对地表不同物质、不同景观的种类进行分类分析。
利用遥感技术进行土地覆盖类型分类主要分为两种方法：基于像元的分类方法和基于对象的分类方法。
在基于像元的分类方法中，将整个图像分为像元，像元是空间上的最小分辨率单元。
像元的分类与每个像元所代表的实际地物联系不大，而主要基于像元的光谱信息。
常用的分类器有最大似然分类、支持向量机、kNN等。
这种方法具有算法简单、分类准确度高等优点。
但像元分类方法也存在分辨率影响大、地物类别划分不明确、分类粒度粗等问题。
基于对象的分类方法从空间角度出发，更注重地物的理解和分析。
这种分类方法主要通过产生独立的地物对象或类别进行分类。
在这种方法中，地物之间的相互关系和空间调查被纳入分类中，意味着像素具有特定的大小和几何特征。
因此，对于像素分类方法影响大的分辨率问题可以较好地解决。
常见的算法包括目标特征分类、分类与回归树、邻域平均方法等。
由此可见，基于对象的分类方法比基于像元的分类方法更适用于土地覆盖类型分类。
在进行分类研究时，应综合考虑研究对象的种类、空间分布、时序变化等因素，针对不同类型的土地覆盖采用不同的遥感技术和方法进行分类。
同时，还需要注意处理遥感数据的质量问题，避免数据干扰对分类结果产生不良影响。
总之，遥感技术在土地覆盖类型分类研究中具有重要应用价值。
基于遥感技术的土地覆盖分类研究
基于遥感技术的土地覆盖分类研究近年来，随着遥感技术的迅猛发展，土地覆盖分类研究成为了人们关注的热点之一。
遥感技术能够通过获取地球表面的电磁波信息，在不接触地面的情况下对土地覆盖类型进行监测和分析，因此被广泛应用于土地利用、环境保护等领域。
本文将探讨基于遥感技术的土地覆盖分类研究的现状、挑战和前景。
一、遥感技术在土地覆盖分类中的应用遥感技术的应用对土地覆盖分类的研究有着重要的促进作用。
通过遥感影像的获取和处理，可以提取出土地覆盖的空间分布、变化趋势等信息，为决策者提供科学依据。
同时，遥感技术具有高效、快速的特点，为大规模土地覆盖分类提供了可行的方案。
二、遥感影像的特点和应用遥感影像具有多光谱、高分辨率、时序重复等特点。
这些特点使得遥感影像能够捕捉到地球表面不同波段的信息，如植被的生物化学特征、土地的物理属性等，从而实现土地覆盖的分类。
遥感影像的应用广泛涉及农业、水资源管理、城市规划等领域，为相关专业的研究者提供了大量的数据支持。
三、土地覆盖分类的方法和算法土地覆盖分类是利用遥感影像分类算法将地球表面的不同区域划定到特定的土地覆盖类型上。
常见的分类方法包括：监督分类、非监督分类、混合分类等。
同时，随着机器学习和人工智能的不断发展，土地覆盖分类算法也日益多样化，如支持向量机、神经网络、决策树等。
这些算法的引入大大提高了土地覆盖分类的准确性和效率。
四、土地覆盖分类研究面临的挑战尽管遥感技术在土地覆盖分类中的应用带来了许多好处，但是仍然面临一些挑战。
首先，遥感影像的获取和处理需要耗费大量的时间和资源。
其次，土地覆盖类型复杂多样，对分类算法的准确性要求较高，这对研究者提出了更高的要求。
此外，遥感影像的分类结果受到光照、云影、遥感影像的质量等因素的影响，可能存在一定的误差。
五、基于遥感的土地覆盖分类研究的前景尽管存在挑战，随着遥感技术的不断进步和算法的不断完善，基于遥感的土地覆盖分类的研究具有广阔的前景。
随着卫星遥感影像的分辨率越来越高，精度越来越好，研究者将可以更加准确地获取土地覆盖分类信息，为土地利用规划和环境保护提供更有力的支持。
如何使用遥感图像进行土地利用和覆盖分类
如何使用遥感图像进行土地利用和覆盖分类遥感图像是指利用航空或卫星等远距离的遥感技术获取的地球表面的图像数据。
利用遥感图像进行土地利用和覆盖分类是一项重要的研究内容，对于地理环境、生态保护以及城市规划等方面都具有重要意义。
本文将探讨如何利用遥感图像进行土地利用和覆盖分类。
首先，了解土地利用和覆盖的概念是非常重要的。
土地利用主要指人类在地表上对土地进行的各种利用活动，包括农业、建筑、交通、工业等。
而土地覆盖是指地表被植被、水体、裸土等覆盖的情况。
正确认识土地利用和覆盖的概念是进行分类的基础。
其次，选择合适的遥感图像是进行分类的关键。
遥感图像的选择应根据研究对象和需要进行合理的选取。
在土地利用和覆盖分类中，常用的遥感图像包括卫星影像、航空影像以及无人机影像等。
其中，卫星影像覆盖面广，数据多源，适用于大范围的研究；而航空影像和无人机影像在空间分辨率方面具有优势，适用于小范围的高精度分类。
第三，对遥感图像进行预处理是进行分类的前提。
预处理工作包括几何校正、辐射校正、大气校正等。
几何校正是将遥感图像与地理坐标系统对应，使其与地球表面地理位置一一对应；辐射校正是消除图像中的辐射扰动，使其更贴近真实的地表反射率；大气校正是校正图像中的大气扰动，以提高图像的质量和准确性。
接下来，进行土地利用和覆盖分类的方法有很多种。
常用的方法包括基于像元的分类、基于目标的分类以及基于深度学习的分类等。
基于像元的分类是将图像像元按照其统计特征进行分组，根据统计特征进行判别，从而进行分类；基于目标的分类是将图像中的目标提取出来，对目标进行形态分析，根据形态特征进行分类；而基于深度学习的分类是近年来兴起的一种新方法，通过构建深度神经网络模型，根据图像的高级特征进行分类。
选择合适的分类方法需要结合研究对象和需要进行权衡。
最后，进行分类结果的验证和精度评价是非常重要的。
分类结果的验证和精度评价是判断分类方法好坏以及可靠性的指标。
常用的验证和评价方法包括混淆矩阵、准确度评价、Kappa系数等。
如何利用遥感测绘技术进行土地利用与覆盖分析
如何利用遥感测绘技术进行土地利用与覆盖分析遥感测绘技术是一种利用卫星、航空器或无人机等远程的遥感传感器来获取地面信息的方法。
它通过获取地表特征的光谱、空间和时间变化来进行土地利用与覆盖的分析。
在这篇文章中，我们将探讨如何利用遥感测绘技术进行土地利用与覆盖分析，并介绍一些相关的应用和研究。
遥感测绘技术的发展使得我们可以对大范围的土地利用与覆盖进行快速、准确的调查和分析。
首先，通过遥感影像的获取，我们可以获取大量的地表信息，如土地类型、植被覆盖、水体分布等。
这些信息可以用于土地资源的管理、环境保护和决策制定。
土地利用与覆盖分析是一种通过遥感影像对土地利用类型进行分类和定量分析的方法。
通过对遥感影像的处理和分析，我们可以得到不同土地利用类型的空间分布、面积和变化趋势等信息。
这些信息对于土地规划、精准农业和生态环境保护等领域具有重要的应用价值。
在土地利用与覆盖分析中，遥感影像的获取和预处理是非常关键的一步。
遥感传感器可以提供不同波段的影像，如光学影像、热红外影像和合成孔径雷达影像等。
在预处理中，我们需要对影像进行大气校正、辐射校正和几何校正等处理，以确保得到准确的地表反射率或亮度值。
接下来，我们需要对遥感影像进行分类。
分类是将像元分配到不同的土地利用类别中的过程。
常用的分类方法包括基于光谱特征的分类、基于纹理特征的分类和基于对象的分类等。
不同的分类方法适用于不同的土地利用与覆盖研究目标。
在分类过程中，我们可以利用训练样本来建立分类器，并对分类结果进行验证和修正，以提高分类的准确性和可靠性。
土地利用与覆盖变化分析是土地利用与覆盖研究的重要内容之一。
通过对多期遥感影像进行比较和分析，我们可以获取土地利用与覆盖的动态变化信息。
这对于土地规划、自然资源管理和生态环境评价等具有重要的意义。
在变化分析中，我们可以使用不同的方法，如图像差异法、变化向量分析法和变化检测算法等。
这些方法可以帮助我们检测土地利用类别的变化、变化的幅度以及变化的原因等。
基于遥感技术的土地覆盖分类与变化研究
基于遥感技术的土地覆盖分类与变化研究近年来，随着遥感技术的不断发展和应用，土地覆盖分类与变化研究已经成为地理学、环境科学、农业等领域的重要研究内容之一。
通过遥感技术，我们可以获取大范围、高精度的土地信息，从而深入了解土地的利用状况、变化趋势以及其对生态环境和人类活动的影响。
首先，基于遥感技术的土地覆盖分类是进行土地利用研究的重要手段之一。
遥感图像可以提供全覆盖、高分辨率的土地信息，利用遥感图像进行土地分类可以帮助我们准确识别不同类型的土地覆盖，如耕地、林地、草地等。
这种分类方法不仅能够为土地利用规划和决策提供科学依据，还能够监测土地利用和覆盖的变化，帮助我们了解土地资源的可持续利用情况。
其次，基于遥感技术的土地覆盖变化研究对于环境保护和生态恢复具有重要意义。
随着经济的快速发展和人口的不断增加，土地利用方式也发生了巨大的变化。
通过遥感技术，我们可以对土地利用和覆盖的变化进行监测和分析，及时发现和评估不合理的土地利用行为，为环境保护和生态恢复提供科学依据。
例如，当我们发现某些区域的森林覆盖率在减少，或者湿地被过度开垦时，可以及时采取措施保护这些生态重要区域，避免生态系统退化和生物多样性丧失。
此外，基于遥感技术的土地覆盖分类与变化研究对于农业发展和粮食安全具有重要意义。
农业是国计民生的重要支柱，而土地的合理利用和覆盖对农作物的产量和品质有着直接影响。
通过遥感技术，我们可以对农田的类型、面积和变化进行精准监测，利用土地覆盖分类信息可以为农业生产提供科学指导，优化农田结构布局，提高农作物的产量和质量。
此外，遥感技术还可以帮助我们对农业灾害（如洪涝、干旱等）进行预警和监测，及时采取措施保障粮食安全。
在基于遥感技术的土地覆盖分类与变化研究中，还存在一些挑战和难题。
例如，遥感图像的获取成本较高，数据处理和分析也需要一定的专业知识和技术。
此外，遥感图像中的各种干扰因素（如云、阴影、植被等）也会影响土地分类的准确性。
基于遥感数据的土地利用与土地覆盖变化分析
基于遥感数据的土地利用与土地覆盖变化分析土地利用与土地覆盖变化是当前环境领域研究的热点问题，而则是研究这一问题的重要手段之一。
遥感技术以其广覆盖范围、高时空分辨率等优势，为土地利用与土地覆盖的监测和分析提供了有力支持。
土地利用与土地覆盖是指土地被人类利用的方式以及地表被各种自然和人为要素所覆盖的状况。
土地利用与土地覆盖的变化受到多种因素的影响，如人口增长、经济发展、城市化进程等。
了解土地利用与土地覆盖的变化规律，可以为合理利用土地资源、保护生态环境、制定相关提供科学依据。
在基于遥感数据的土地利用与土地覆盖变化分析中，遥感影像是获取信息的主要数据源。
遥感影像具有反映地表情况真实、动态监测能力强等特点，能够实现对大范围区域的快速获取和全面监测。
因此，在研究土地利用与土地覆盖变化时，利用遥感影像进行数据提取、信息提取和图像解译是十分必要的。
通过遥感数据的处理和分析，可以获取土地利用类型、土地覆盖状况、变化趋势等信息，为研究提供数据基础。
在遥感数据的处理过程中，常用的方法包括监督分类、非监督分类、变化检测等。
监督分类是一种基于已知样本进行分类的方法，适用于土地利用类型的提取和分类。
非监督分类则是通过计算像元之间的相似性来进行分类，适用于土地覆盖类型的提取和分类。
变化检测则是比较不同时段的遥感影像，识别出土地利用与土地覆盖的变化情况。
除了对遥感数据进行处理和分析外，还需要结合地面调查、统计资料等多源数据，进行验证和修正。
地面调查是对遥感数据进行验证的重要手段，通过实地观测和采样，可以验证遥感数据的准确性和可靠性。
统计资料则可以提供历史数据和综合分析，为土地利用与土地覆盖变化的研究提供背景依据。
在研究土地利用与土地覆盖变化时，需要关注其时空分布特征和影响因素。
土地利用与土地覆盖的时空分布特征反映了不同地区的土地利用方式和土地覆盖状况，可以揭示土地资源的利用效率和空间格局。
而影响土地利用与土地覆盖变化的因素有地表地形、自然环境、人口经济等多方面，这些因素相互作用影响着土地利用与土地覆盖的变化过程。
基于遥感技术的土地利用与覆盖分类方法指南
基于遥感技术的土地利用与覆盖分类方法指南导语：随着人口增长和城市化进程的加速，土地利用与覆盖的分类和监测变得尤为重要。
遥感技术的广泛应用使得我们能够通过遥感图像获取大范围的土地信息。
本文将介绍一些基于遥感技术的土地利用与覆盖分类方法，帮助读者更好地理解和应用这些方法。
一、遥感图像预处理在进行土地利用与覆盖分类之前，必须对遥感图像进行预处理。
常见的预处理步骤包括：图像校正、辐射校正、大气校正、几何校正和核裁剪等。
这些步骤能够提高图像的质量，减少噪声和失真，从而为后续的分类提供可靠的数据基础。
二、土地利用与覆盖分类方法2.1 监督分类方法监督分类方法是最常用的土地利用与覆盖分类方法之一。
该方法依赖于已知类别的地面训练样本，根据这些样本在遥感图像中的特征进行分类。
常见的监督分类方法包括支持向量机（SVM）、最大似然法、随机森林等。
这些方法通过创建分类器，对遥感图像像素进行分类，进而确定土地利用类型。
2.2 非监督分类方法与监督分类方法不同，非监督分类方法不需要先验知识或训练样本来进行分类。
该方法基于图像中像素点之间的相似性进行聚类。
聚类算法常用的有k-means聚类、k-medoids聚类等。
非监督分类方法较为简单，适用于研究小范围的土地利用与覆盖分类。
2.3 混合分类方法混合分类方法是将监督和非监督分类方法相结合，以克服各自的局限性。
这种方法通常先使用非监督方法对图像进行初步分类，然后再使用监督方法去完善分类结果。
混合分类方法能够有效提高分类的准确性和可靠性，适用于大范围的土地利用与覆盖分类。
三、特征提取与选择在进行土地利用与覆盖分类时，特征提取与选择是至关重要的步骤之一。
特征提取是从遥感图像中提取有意义、有区分度的特征，以描述或区分不同的土地利用类型。
常见的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
特征选择是从大量的特征中选择最具代表性和区分度的特征，以提高分类的准确性和效率。
四、精度评价与验证精度评价与验证是对土地利用与覆盖分类结果进行准确性评估的重要步骤。
使用遥感影像进行土地覆盖和土地利用变化监测的方法和技巧
使用遥感影像进行土地覆盖和土地利用变化监测的方法和技巧遥感影像是一种非常有用的工具，可以用来监测土地覆盖和土地利用的变化。
通过遥感技术，我们可以获取大范围的土地信息，并能够快速准确地分析土地使用的变化趋势。
本文将介绍使用遥感影像进行土地覆盖和土地利用变化监测的方法和技巧。
首先，为了进行土地覆盖和土地利用的变化监测，我们需要收集高质量的遥感影像数据。
这些数据可以来自于卫星、飞机或无人机等载体。
选择合适的载体取决于具体的应用需求。
卫星遥感影像数据覆盖范围广，但空间分辨率相对较低；而飞机或无人机获取的影像数据空间分辨率较高，适合于小范围的土地监测。
其次，处理遥感影像数据是进行土地覆盖和土地利用变化分析的关键步骤。
常用的处理方法包括影像校正、空间配准和图像分类等。
影像校正可以消除影像中的几何和辐射畸变，使得影像数据更加准确可靠。
空间配准是将不同时间或不同载体获取的影像数据在空间上进行对齐，以便进行后续的变化检测。
图像分类是将影像数据按照特定标准分成不同的类别，例如水体、林地、农田等。
常用的分类方法包括基于像元的分类和基于对象的分类。
接下来，进行土地覆盖和土地利用变化监测需要选择适当的指标。
常见的指标包括植被指数、土地利用/覆盖变化指数等。
植被指数可以反映土地植被的状况，通常使用的指标有归一化植被指数（NDVI）和植被指数（EVI）。
土地利用/覆盖变化指数可以定量分析不同类型土地的变化情况，常用的指标有土地增长指数（LCI）和土地变化率（LCR）等。
选择合适的指标有助于对土地覆盖和土地利用变化进行深入研究。
此外，结合地面调查数据可以提高土地覆盖和土地利用变化监测的精度。
地面调查可以提供地物类型和土地利用情况的详细信息，可以用来验证遥感影像分析的结果。
同时，通过地面调查获取的数据可以作为遥感分类的训练样本，提高分类的准确性。
最后，还可以利用时空数据分析方法进行土地覆盖和土地利用变化监测。
时空数据分析可以从时间和空间维度上揭示土地变化的规律和趋势。
基于遥感数据的土地利用与覆盖变化分析研究
基于遥感数据的土地利用与覆盖变化分析研究一、引言土地利用与覆盖变化是人类社会与自然环境相互作用的重要表现之一。
随着全球经济的快速发展和人口的迅猛增长，土地利用与覆盖变化不仅对生态环境产生了深远影响，而且对社会经济发展产生了重要影响。
为了更好地了解土地利用与覆盖变化的情况，传统的调查方法已经不能满足需求，而遥感技术的应用则成为了研究土地利用与覆盖变化的首选方法。
二、遥感数据的基本原理与分类1. 遥感数据的基本原理遥感是指利用遥感卫星等平台搭载的遥感传感器获取地球表面信息的技术手段。
通过感知地球表面反射、辐射和散射的电磁波，遥感技术能够获取到丰富的地表信息，如地表覆盖类型、地形地貌、空气质量等。
2. 遥感数据的分类遥感数据可以按照采集方式、光谱分辨率、时间分辨率等多种方式进行分类。
根据采集方式可以分为主动遥感和被动遥感；按照光谱分辨率可以分为多光谱遥感和高光谱遥感；根据时间分辨率可以分为静态遥感和动态遥感。
三、土地利用与覆盖变化分析方法1. 遥感数据的预处理对于获取到的遥感影像数据，首先需要进行预处理。
预处理包括辐射定标、大气校正、噪声去除等步骤，以保证数据的可靠性和准确性。
2. 土地利用类型分类通过遥感影像数据，可以对地表进行分类，识别不同的土地利用类型。
常用的分类方法有基于像元和基于对象的分类方法，其中基于对象的分类方法更为常用，能够更准确地识别土地利用类型。
3. 土地覆盖变化监测土地覆盖变化的监测是研究土地利用与覆盖变化的重要环节。
通过对多时相遥感影像数据的比较和分析，可以揭示土地利用与覆盖变化的动态过程，分析其原因和影响因素。
四、案例分析与应用1. 案例分析：城市扩张对耕地的影响通过遥感数据的分析，可以研究城市扩张对耕地的影响。
通过对多时相遥感影像的比较，可以分析城市建设用地的增加对耕地的压缩和剥夺，为城市规划和土地资源管理提供科学依据。
2. 应用：生态环境保护与规划遥感技术在生态环境保护和规划中有着广泛的应用。
基于遥感技术的土地利用与土地覆盖分类方法
基于遥感技术的土地利用与土地覆盖分类方法发布时间：2021-03-17T03:06:39.560Z 来源：《新型城镇化》2020年22期作者：雷玉豪[导读] 土地是人类赖以生存的必备资源，人类的各种生产生活活动都与土地息息相关。
土地利用与土地覆盖情况，不仅体现着一个地区的地理特征与自然风貌，更关系着经济社会的发展，乃至于国家安全。
广西壮族自治区国土测绘院广西南宁 530023摘要：土地利用与土地覆盖分类始终是遥感技术的重要应用领域之一。
本文介绍和讨论了基于遥感技术的土地利用与土地覆盖分类流程与常见的分类方法，为相关研究与应用提供了一定参考。
关键词：遥感技术；土地利用；土地覆盖；分类引言土地是人类赖以生存的必备资源，人类的各种生产生活活动都与土地息息相关。
土地利用与土地覆盖情况，不仅体现着一个地区的地理特征与自然风貌，更关系着经济社会的发展，乃至于国家安全。
因此，对于土地利用与土地覆盖的研究自古以来便是一个热点课题。
随着遥感技术的产生与快速发展，遥感技术能够大范围、快速、精确、多维度地获取地面信息的特点使其天然成为了研究土地利用与土地覆盖的最佳技术手段之一。
基于遥感技术的土地利用与土地覆盖分类方法对比传统的调查方法在精度和效率上已经具备了明显的优势，因此，已经被广泛应用。
本文将对基于遥感技术的土地利用与土地覆盖分类流程与常见的分类方法进行简要的介绍和讨论。
一、分类前准备工作1.影像类型与时相的选择遥感土地利用与土地覆盖分类的实质是依据地面物体的光谱特性和纹理特征，对地面物体进行识别与区分。
在不同的研究目的和背景下，应根据研究区域范围大小，研究重点关注对象的不同，有针对性地选用合适的数据，以达到预期的效果。
通常，低分辨率，覆盖面积大的影像常用于大尺度，大范围的分类研究，如 NOAA/A VHRR、MODIS 等数据。
中高精度及分辨率的影像常用于局部区域内的分类研究，如 Landsat/TM 影像、SPOT 影像等数据。
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每一个像元 或区域划分 为若干类别 中的一种 ， 即通过对 各类地 物 择能准确代表整个区域 内每个类别 的光谱 特征差异 的训 练样本 ， 的光谱 特征 分析来选择特征参 数 ， 将特征 空间划分 为互不重叠 的 作为图像分类 的判别依据 ， 依一定的判别准则对 所有图像像元 并 子空 间 ， 然后将 影像 内各 个像元 划分 到各 子空 间 中去 ， 而实现 进行判别处理 ， 从 即用 被确认类别 的样本 像元去识别 其他未知类别 分类 。文 中在对传统分类方法进行 总结 的基础 上 ， 对近 年来 的研 像 元的过程ｌｌ ｌ。 究进展作 了综述 。 监督分类 中将一 个未知像 元划分到一个类别 中 ， 以分为最 可 大似然法 、 最小距离法 、 光谱 分类 法等。
土地 利 用 与土 地 覆 盖 遥 感 分 类 方 法研 究综 述
王
摘
昆
戚 浩 平
要 ： 绍 了目前遥 的特 点， 行 了不 同类型遥感数据的融合技术研究 ， 进 并在 总结
传统分类方法 的基础上 ， 对近年来发展起来 的人工 智能分类法以及 其他一些分类方法进行 了综述， 以达到提高遥感 图像
分类精度 的 目的。
关键 词 ： 图像 ， 遥感 神经元 网络 ， 土地利用 ， 数据库
中图分类号 ： Ｕ１ ８ Ｔ ９ 文献标识码 ： Ａ
土地覆盖／ Ｎ用与 人类 的生产 和生 活密切 相关 ， 而人 类 活动 因人 而异 。
正 以空前的速度改变着 陆地 环境 。由于人类 活动 引起 的土地 利 ２ ２ 计算机 的 自动分 类 方法 。 用的变 化是全球 环境变化 的重要 因素 ， 以土地利用 的动态监测 所 计算机 的 自动分类方法是在数理统计 的基础 上 ， 进行遥感 图 是 国内外研究的 热点 。利 用遥感 手段获得 土地利用 ／ 覆盖信 息的 像数据 的 自动分类 ， 它包括监 督分类和非监督分类 等。 个重要 的中间环节就 是分类 。遥感 图像分类 就是 把 图像 中的 监督分类是 在分析者对图像所在 区域进行 了解的基础上 ， 选
配 准和 制 图 ， 用 于 编 制 １ １ 可 ：０万 ， 至 １ ５万 的 地 形 图 。Ｓ （ 甚 ： Ｐ
人工神经元 网络是生 理学 上 的真实人 脑神经 网络 的结构和
功能以及 若干基本特性的某种理论抽象 、 简化 和模拟 而构成的一
数据定位精度高 ， 结构可靠性强 ， 能确保获取高精 度的几何 图像 ， 种信息处理系统。从系统观点看 ， 人工 神经元 网络是由大量神经 因而可 以用 于编制 １ ５万 ， ：０万 的地形 图 ， ： １１ 但是价格 较高 。所 元通 过极 其 丰 富 和完善 的连 接 而构 成 的 自适 应 非线 性 动态 系 以 Ｓ ＯＴ图像 、 图像等各有所长 ， Ｐ ＴＭ 适用于局部 区域尺度土地利 统【 。近年来 ， ２ Ｊ 人工 神经 网络在土地覆 盖和土地利用 方面受到了
维普资讯
第３ ４卷 第 ５期 ２００８ 年 ２ 月
山 西 建 筑
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Ｖｏ ．４ Ｎｏ ５ １３ ．
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文 章 编 号 ：０ ９６ ２ ０ ８ ０ ．３ ３０ １０ —８ ５ ２０ ）５０ ５ ．２ ｃ
用／ 盖变化的研究 。 覆
广泛的应用。神经 网络的计算 模型有人工神经 元模型 、 知器模 感 型、 ｏ ｆ ｌ Ｈ ｐｉｄ网络模 型 、 ｅ 自组织竞争 网络模型 。张友水 等通 过分析
监督分 类和非监督分类 由于其 单一地依靠地物 的光谱特征 ，
随着计算 机技术 、 遥感 技术 的 据库 、 全球一个经纬 度间距 地表 生物物 理量 、 全球 一个 经纬度 间 对某些图像 的分类效 果并 不理想 ， 发展 以及人们实践经验 的增加 ， 研究者在此基础 上发展 了很 多其 距土地覆盖类型图。
回归分析 、 趋势分析 、 等混合距 影响检验 、 分析气候 干湿变 化及 季节 降水 、 温度 和蒸发 对地 表植 式识别 的一种方法 。一般算法有 ： 离法 、 集群分析 、 主成分分析 和图像识别等 。 被及其 动态变化 的依赖 性和敏感 性。 目前利用 Ｎ ＡＡ数据开 发 Ｏ
的大面积土地覆盖数据库有全球 １ｋ ｍ空 间分 辨率 的土地覆盖 数
非 监督分类是 以集群 为理 论基础 ， 过计算 机对图像进行集 通
１ 不 同类型 遥感 资料 的选择
不 同类 型的遥感 资料具有不 同的信 息提取精度 ， 从而适用 于
建立 不同的研究尺度 。 目前 遥感 数据 的常 用信 息源有 ＮＯ Ａ， Ｓ 聚统计 分析的方 法。根据 待分类 样本特征参 数的统计特征 ， Ａ ＭＳ ， 而不需事先 了解 类别特征 。把各样本 的空 Ｔ ，Ｐ Ｍ Ｓ ＯＴ等航 天遥感 数据及部分不 同尺度 的航空照片 。ＮＯ Ａ 决 策规则来 进行 分类 ， Ａ 每一群集代表 的地物类 气象卫星地 面分辨率低 ， 小为 １ｋ 最 ｍ。利用 ． ＡＡ图像开 发 的 间分布按其 相似 性分 割或合并成一群 集 ， Ｎ Ｏ 别， 需经实地调查或 与已知类 型 的地 物加 以 比较 才能确 定 ， 是模 土地覆盖数据库可用于 地表覆 盖对 中尺度 大气 环流和 区域 天气
ＭＳ Ｓ影像为 多光谱 扫 描仪 （ ｌＳ ｅｔ ｌ ｃｎ ｅ） Ｍｕｔ ｐｃ ａ Ｓａ ｎｒ 获取 的影 他分类方法 。 ｉ ｒ
像， 具有 ４个波段 ， 被命名 为 ４ ５６ ７波段 ， 中第 ５波 段为红 色 ３ 传统 分类 方法 的 改进 ，，， 其 波段 ， 可用 于城市研究 ， 道路 、 对 大型工地等反映 明显 。 ３ １ 神 经 元 网络 分 类 。 Ｔ 图像的最小分辨率为 ３ ｆ 几何 精度较 高 ， Ｍ ０ｒ， Ｉ 有利 于 图像