遥感在土地利用覆盖中的应用

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3.2 分层分区（续）
在研究草场植被类型分类中，鉴于单纯的监督 分类不能有效的区分不同景观单元的草场植被 类型，采用了先对图像按照地貌类型分区在在 各个分区上分别进行监督分类。 在使用多景 TM 图像进行流域范围尺度上地形 覆盖类型分类时，在图像镶嵌后，将图像分为 三个生态区，进行分类，克服了单景分类不具 有任何生态学意义的缺点。
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变化信息提取（续）
动态信息分类法 三种变化信息提取的评述：

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动态信息提取
利用公式 B1*10+B2 计算得到一幅新的图像，例如某点像元 在90年为耕地（灰度值为3），97年变为 居民地（灰度值为0），则动态图像上该 像元的灰度值为30，表示耕地变为居民 地。

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成果图件制作和整饰
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3 提高分类精度的方法改进
3.1 传统方法的改进 3.2 分层分区 3.3 图像空间信息分类 3.4 多源辅助数据综合分类
3.3 图像空间信息的分类（续）
图像纹理的表示方法分为两类， 一是结构方法，表示基本原始模式在空间的重复， 如砖墙。结构方式中排列的方式描述十分复杂。 二是统计方法。由于地物的组成、空间分布的复 杂性和多样性，反映在遥感图像上的千差万别的 纹理不会象砖墙那样有规则不变的局部模式和简 单的周期性的重复。遥感图像的纹理特征和重复 性往往只具有统计学上的意义。因此统计纹理分 析方法是遥感图像纹理分析的主要方法

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3.3 图像空间信息的分类（续）

利用小波变换，产生的小波子图来利用 图像空间信息。在连同多波段图像输入 KOHONEN自组织神经网络分类器后的 分类结果表明，小波子图在区分细致地 物特别是边缘检测的优势是传统分类方 法所无法比拟的。
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3.3 图像空间信息的分类（续） －评论
空间信息的使用主要通过“窗口”来进行的。 窗口过大，将别的类别纳入，往往产生误差边 缘；窗口过小，常常引入不相关或相关小的像 元，产生不可靠的纹理，并引入随机纹理。 纹理在图像分类的作用严重受到“窗口”的影 响，对于分类的精度提高不是简单的提高。 由于缺乏对遥感图像纹理机理的深刻认识，成 功的机遇并不很大，带有一定的随即性、偶然 性和片面性。

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3.3 图像空间信息的分类（续）

无论从历史发展还是从当前进展来看，统计的 方法仍然占主导地位（王润生， 1995 ）。统计 方法又分为空间域和频率域方法。空间域方法 基于统计图像像元灰度级的分布情况，如利用 直方图。频率域方法首先将图像变换到傅立叶 变换的频率域中，然后抽取相应的特征量，做 高频或低频的压缩或扩展后，再变换回空间域 处理纹理。频率域方法是遥感光学图像处理中 常采用的纹理分析方法。

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精度检验方法 （续）
因为变化精度与图斑的大小有关，一般 而言图斑越大，精度越高，反则反之。 按图斑的大小进行分级，不同级别图斑 精度要求不同。 在经费允许的情况下，使用GPS将实地 考察的变化图斑输入计算机中，进行精 度检验。

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分类结果
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动态结果
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结果1
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结 果 2
20

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3.1 传统最大似然法的改进

Fabio Maselli 等认为传统遥感分类往往得不到 满意的结果，部分原因是算法内在的缺陷。基 于多维正态分布假设的最大似然法，统计上稳 定而强健，但是缺乏灵活性，在复杂或非均质 的情况下，这一假设往往难以满足而不能得到 正确的面积估计。从而根据无参数方法，从图 像灰度直方图中抽取先验概率，加入到MLC中， 使分类结果明显改善（ kappa 0.3749-0.5860 ）。
波段
9
150 100 50 0 4 5 7
时相① TM 影像
配 准 波段分析 假彩色合成 训练区选择
时相② TM 影像
地理辅 助数据 行政界线清绘
扫描或数字化 矢量图形属性
样本分析与校正 投影变换 最大似然方法 人机交互目视纠正 分类结果（Ｉ90 和Ｉ97） 地图代数计算动态变化图象（dI） dI 和 V 配准 迭 加 高斯克吕格 投影 矢量数据（V）
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3.3 图像空间信息的分类（续）
图像模式识别领域对纹理的研究和应用 比较深入，描述纹理的方法归纳起来主 要有： 共生矩阵， 纹理能量测量， Markov随机场模型， 分形布朗模型等。

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3.3 图像空间信息的分类（续）

纹理是图像处理相关领域的表达图像空间信息的一个 重要度量，遥感应用中更多地使用结构（也称上下文， context）。研究人员根据其应用目的，提出了一些用 于图像分类的结构方法。 出现频率。出现频率F(i,j,v)定义为灰度值为v的像元 在以i,j为中心。边长为l的窗口内出现的频率。对单波 段来讲，v是一个值，多波段时v为向量。由图像生成 出现频率表，表项的数目跟灰度级(n)和波段数(m)有 关，最大数目为nm。出现频率表较空间统计度量具有 两个优点。一是比任何一个空间域度量要包含更多的 信息。事实上常用的空间域度量可以从出现频率中直 接求出。二是出现频率表可以快速地生成，无须占据 硬盘空间。 35

2
概念（续）

从两者的定义可以看出，土地利用和土 地覆盖既有一定的联系又有差别。土地 利用重点是表示与土地相结合的人类活 动而产生的不同利用方式。土地覆盖主 要是表示地球表面存在的不同类型的覆 盖特征，强调的是土地的表面形状 。
3
概念（续）
我国土地利用分类的目的是查清各县各种土地 分类的面积、分布和利用状况，为国家制定国 民经济计划，农业区划和规划，指导农业生产 和服务与土地统计登记制度等管理工作。因此 土地利用分类的主要依据是土地用途、土地经 营方式、土地利用方式和土地覆盖特征等。土 地覆盖只是土地利用分类的一个依据，但遥感 图像最能够直接反映的是土地覆盖。 大多数遥感土地应用使用土地覆盖/利用的概念。
变 化 信 息 提 取
统计数据
初始动态图
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变化信息提取（续）
详 查 图 数 字 化 形 式 时相① 遥感影像 配 准 配 准 裁 剪 和高克投影配准 主成分分析法 迭 加 分析图像特征选择反映变化信息明显的分量 分 类 初始动态分类（有变化） 确定动态变化的具体内容（由什么变成什么） 初始动态变化图 时相② 遥感影像

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分类标准

全国土地遥感动态监测的分类标准。该 标准基本遵循了全国农业区划委员会 1984年颁发的《土地利用现状调查规程》 的分类体系，并考虑遥感图像自身的特 点。土地覆盖/利用类别分类定为以下8大 类49二级类别（表）。编码在矢量图形 中为多边形的属性码，在栅格图像上为 栅格值。
5
分类标准ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ续）
初始动态变化图象 ≥５个像元编码
野外实证，记录标注各图斑变更情况 表格 矢量境界图 正式表格 真彩色合成 图 分析报告 正式结果 修正的动态图 迭加 图框 公里网格 指北针 图例 排版 整饰
提 交 最 终 结 果
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精度检验方法
鉴于混淆矩阵成为评价遥感图像分类结果的标准方 法，拟根据实地对变化图斑的考察记录，选取不少 于考察图斑60%的图斑，对比遥感得到的结果，形 成混淆矩阵，进行精度评价。 利用混淆矩阵进行精度评价时，偶然的一致往往会 发生。而总体精度并不能排除这种偶然一致性。因 此在混淆矩阵基础上，加上 kappa 统计来进行精度 评价。 Kappa 统计的意义是：如果 Kappa 统计为 0.7 ，则表 示所用的分类方法比随机赋予各点某一类别的方法 优越70%。

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3.2 分层分区（续）
Loveland （ 1991 ） 在 利 用 NOAA/AVHRR 图 像 进行美国土地利用分类制图时，先根据 GIS 数 据库中气候、植被、环境等数据将全国划分为 几个小的区域，然后再对各个小的区域进行非 监督分类，减少了误分的像元数。 Jesus S.M.A等（1997）利用TM和SPOT图像派 生出比值图像主成分分析图像等，对于各种图 像组合进行了比较研究，肯定了分层分区的优 点。
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3.1 传统最大似然法的改进 （续）

C.Conese等（1993）认为经过主成分分析 的第一主分量包含了亮度信息，和地形的 影响密切相关，通过对图像训练样本进行 主成分分析，去除第一分量的影响来修订 最大似然分类法，以减少地形的影响。这 一修订的方法在进行地形破碎的地区分类 时改善了分类的精度。
3 提高分类精度的方法改进
由于遥感信息存在固有的“同物异谱，异物 同谱”，严重制约了基于光谱特征的统计分 类精度的提高。 而遥感专题分类的精度决定了遥感信息的实 际应用价值。 增加遥感图像的分类精度作出了大量的工作。 大致可以分为以下几类：

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3 提高分类精度的方法改进
3.1 传统方法的改进 3.2 分层分区 3.3 图像空间信息分类 3.4 多源辅助数据综合分类
3.3 图像空间信息的分类（续）
C. Ricotta等（1996）在进行森林研究时， 对NDVI图像使用了计算简洁的纹理绝对 差值算法来利用空间信息。应用表明纹 理差值在对于植被和非植被类型的区分 时，能够抓住两者之间纹理特征的本质。 显然本文研究的类别只有两种，是否对 更细类别分类时同样实用，需要实验。
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提高分类精度的方法改进
3.1 传统方法的改进 3.2 分层分区 3.3 图像空间信息分类 3.4 多源辅助数据综合分类

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3.2 分层分区
分层分区则在对不同的类别利用不同的信息子 集。 在山区植被分类中对图像进行四叉树分割，利 用距离判据来决定是否需要更多的信息参与分 类。这样每一步尽可能少地利用信息，只有当 判断模糊时，才询问辅助信息，以降低时间开 销。但基于四叉树的图像分割不具有地理学意 义，当图像中方格状图斑多时，效率较高；如 果地物复杂，四叉树划分的效率不高。