利用决策树工具的土地利用类型遥感识别方法研究-武汉大学学报
如何利用遥感图像解译技术进行土地利用类型分类
如何利用遥感图像解译技术进行土地利用类型分类遥感图像解译技术是现代地学领域的一项重要技术，广泛应用于土地利用类型分类。
随着遥感技术的不断发展和卫星影像数据的不断更新，土地利用类型分类的准确性和精度也得到了极大的提高。
本文将探讨如何利用遥感图像解译技术进行土地利用类型分类，并介绍一些常用的分类方法和技巧。
1. 引言土地利用类型分类是研究土地资源合理利用和保护的重要手段。
而传统的土地利用调查方法往往需要耗费大量的时间和人力，因此利用遥感图像解译技术进行土地利用类型分类成为了一种更为高效和经济的选择。
2. 遥感图像解译技术概述遥感图像解译技术是指通过对遥感获取的多光谱或高光谱图像进行分析和解译，从而得到地表覆盖物的信息和特征。
常见的遥感图像解译技术包括目视解译、数字图像处理和计算机辅助分类等。
3. 土地利用类型分类方法3.1 目视解译法目视解译法是一种比较直观和常用的解译方法。
通过人眼观察遥感影像，根据不同的颜色、纹理和形状特征判断土地利用类型，并手工绘制土地利用类型边界。
尽管该方法需要依赖解译员的经验和专业知识，但在一些简单的土地利用类型分类任务中，仍然具有一定的优势。
3.2 数字图像处理法数字图像处理法利用计算机对遥感图像进行数字图像处理和分析，通过提取不同波段或指数的特征信息来实现土地利用类型分类。
例如，可以结合植被指数、水体指数和土壤指数等来划分森林、湖泊和耕地等不同的土地类型。
该方法具有处理速度快、自动化程度高等优点，但对遥感图像预处理和特征选择等环节要求较高。
3.3 计算机辅助分类法计算机辅助分类法是指利用计算机对遥感图像进行自动或半自动的分类。
常见的方法包括最大似然法、支持向量机和人工神经网络等。
通过对训练样本的学习和训练，可以实现对未知区域的分类。
该方法具有分类准确性高、重复性好等特点，但对样本数据质量和分类算法的选择有一定的要求。
4. 土地利用类型分类技巧4.1 多期影像对比利用多期的遥感影像进行比较和对比，可以了解土地利用类型的变化和动态。
基于NDVI的决策树分类方法研究
基于NDVI的决策树分类方法研究严玉奎【摘要】20世纪80年代以来,随着城镇化进程的快速发展,我国土地利用结构发生了明显的变化.及时准确地掌握土地利用状况有利于有关部门根据土地利用现状做出合理的规划和正确的决策,有利于促进经济和社会的协调发展.本文针对石河子垦区地物覆盖的特点,综合分析了不同覆盖类别区域的时序NDVI特性以及他们之间的差异性,选择最能反映土地覆盖情况和有效区分不同地类的两期TM影像,解算制作NDVI亮度图.利用均值滤波器对NDVI亮度图进行平滑处理,降低噪声.根据不同地物时序NDVI的差异选择适当的阈值进行决策树分类.精度评价结果表明该方法能够简单有效的区分不同覆盖类型的地类,特别是季节性变化差异较大的地区.【期刊名称】《北京测绘》【年(卷),期】2016(000)003【总页数】6页(P85-89,84)【关键词】NDVI;均值滤波;决策树;分类【作者】严玉奎【作者单位】中材地质工程勘查研究院有限公司,北京100102【正文语种】中文【中图分类】P237土地资源是人类赖以生存和发展的物质基础。
随着科学技术的大幅度进步和经济水平快速提高，人类对土地的利用强度不断增强，导致了地表生物地球化学循环水温过程和景观动态的快速变化，土地利用成为当前人类活动对全球变化的重要影响因素。
土地覆盖变化及其时空规律研究已经成为当前全球变化研究的热点问题[1]。
遥感能够快速、准确地获取大范围地表变化信息，已经成为当前土地覆盖变化研究的主要手段。
NDVI( Normalized Difference Vegetation Index , 归一化植被指数)作为一个重要的遥感参数，能够敏感地反映出植被生长状况、生物物理化学性质及生态系统参数的变化，在一定程度上反映了像元所对应区域的土地覆盖类型的综合情况，因而在在土地覆盖遥感研究中植被系数常被用于土地覆盖的分类、描述植被生长状况、植被光合能力、叶面积指数 ( LAI) 、现存绿色生物量和植被生产力等。
基于ENVI的决策树方法在土地利用分类中的应用
基于ENVI的决策树方法在土地利用分类中的应用秦臻;汪云甲;王行风;阚俊峰;李晓霞【摘要】Taking Shenfu Dongsheng mine in north of Yulin Shenmu County,Shanxi Province as a study case,and with the support of ENVI software, Landsat ETM image was used to analyze the spectral characteristics of the image and its value of NDVI,NDBI,NDWI. And this image was transformed with tasseled cap to determine the threshold value for different lands and build a decision tree. Then,the classification results were obtained and the role of decision tree in remote sensing data classification was evaluated.%以陕西省榆林市神木县北部神府东胜矿区为研究区,利用Landsat ETM 影像,在ENVI软件的支持下,分析了影像的光谱特征及NDVI,NDBI,NDWI特征值,并对影像进行缨帽变换,确定各地类的综合阈值,建立决策树模型,得到分类结果,并且评价了决策树分类在遥感数据分类中的作用.【期刊名称】《金属矿山》【年(卷),期】2011(000)002【总页数】4页(P133-135,140)【关键词】遥感影像;决策树模型;缨帽变换;土地分类【作者】秦臻;汪云甲;王行风;阚俊峰;李晓霞【作者单位】中国矿业大学;江苏省资源环境信息工程重点实验室;国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室;中国矿业大学;江苏省资源环境信息工程重点实验室;国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室;中国矿业大学;江苏省资源环境信息工程重点实验室;国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室;中国矿业大学;江苏省资源环境信息工程重点实验室;国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室;中国矿业大学;江苏省资源环境信息工程重点实验室;国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室【正文语种】中文遥感影像分类是影像分析的一项重要内容。
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。
使用遥感技术进行土地利用分类与变化分析的方法介绍
使用遥感技术进行土地利用分类与变化分析的方法介绍引言：土地利用分类与变化分析是土地科学领域的一个重要研究方向。
它通过利用遥感技术来获取土地利用信息，以实现对土地利用类型以及其变化的监测、分析和预测。
本文将介绍使用遥感技术进行土地利用分类与变化分析的方法，并讨论其应用前景和挑战。
一、遥感影像获取1. 多光谱遥感影像多光谱遥感影像是指根据电磁波谱的不同波段，可提供不同分辨率和空间信息的遥感影像。
通过获取不同波段的遥感影像，可以获得土地利用类型及其在空间上的分布信息。
2. 高分辨率遥感影像高分辨率遥感影像是指具有较高空间分辨率的遥感影像。
相比于多光谱遥感影像，高分辨率遥感影像能够提供更为细致的土地利用分类信息，并能够检测土地利用的变化。
二、土地利用分类方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法将每个像元分配到特定土地利用类型中。
其中，常用的像元分类方法包括最大似然分类法、支持向量机分类法和人工神经网络分类法等。
这些方法通过对遥感影像进行像元级别的计算和分析，能够实现较高准确率的土地利用分类。
2. 基于对象的分类方法基于对象的分类方法将相邻像元组成的对象作为分类单元，通过对对象的形状、纹理和光谱等特征进行分析，实现对土地利用类型的分类。
这种方法能够考虑到土地利用类型的空间特征，并能够产生更加精细的分类结果。
三、土地利用变化分析方法1. 变化检测变化检测方法通过对不同时期的遥感影像进行比较，识别出土地利用类型的变化。
常用的变化检测算法包括像元级变化检测法、对象级变化检测法和基于指数差异法等。
这些方法能够快速准确地识别出土地利用类型的变化和变化的程度。
2. 时间序列分析时间序列分析方法通过分析土地利用数据随时间的变化趋势，揭示土地利用变化的规律和趋势。
常用的时间序列分析方法包括线性回归分析、趋势分析和周期性分析等。
这些方法能够识别出土地利用类型的长期趋势和周期性变化。
四、应用前景与挑战1. 应用前景土地利用分类与变化分析在城市规划、环境保护和农业决策等领域具有广阔的应用前景。
使用遥感图像解译进行土地利用类型分类的技巧与方法
使用遥感图像解译进行土地利用类型分类的技巧与方法引言：遥感图像解译是通过获取地面及其有关信息的各种图像，并分析图像来识别及提取地物特征的过程。
在土地利用规划、环境保护、农业和城市规划等领域，遥感图像解译在确定土地利用类型及其空间分布方面发挥着关键作用。
本文将介绍一些使用遥感图像解译进行土地利用类型分类的技巧与方法。
一、选取合适的遥感数据选择合适的遥感数据是进行土地利用类型分类的关键步骤。
常见的遥感数据包括航空摄影、卫星影像和激光雷达数据等。
这些数据具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率等特点，因此需根据研究目的和数据可用性选择合适的遥感数据。
通常情况下，高分辨率的卫星影像可以提供更详细的地物信息，而中分辨率的遥感数据可以实现更大范围的土地利用类型分类。
二、预处理遥感图像数据在进行土地利用类型分类之前，通常需要对遥感图像数据进行预处理。
预处理包括影像辐射校正、大气校正和几何纠正等步骤。
通过这些预处理步骤，可以消除由于传感器和大气条件等因素引起的影像噪声和畸变，提高土地利用类型分类的准确性。
三、提取分类特征提取合适的分类特征是进行土地利用类型分类的关键。
常见的分类特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
光谱特征通常是基于遥感图像中地物的光谱反射率或辐射亮度进行分类，通过分析地物的光谱特征可以判断其土地利用类型。
纹理特征是指地物的纹理信息，通过纹理特征可以获得地物的空间分布信息，从而实现土地利用类型分类。
形状特征是指地物的形状信息，通过分析地物的形状特征可以判别其土地利用类型。
四、选择合适的分类算法选择合适的分类算法是进行土地利用类型分类的关键。
常见的分类算法包括最大似然分类法、支持向量机、随机森林和人工神经网络等。
最大似然分类法是一种常用的基于统计理论的分类算法，它通过计算每个地物类别的最大似然估计来判断其土地利用类型。
支持向量机是一种常用的机器学习算法，它通过构建一个高维空间中的超平面来实现土地利用类型分类。
基于遥感技术的土地利用变化分析
基于遥感技术的土地利用变化分析遥感技术是一种通过卫星、飞机、无人机等远距离获取地表信息的技术手段。
利用遥感技术，可以实现对土地利用变化进行准确、高效的分析。
本文将探讨基于遥感技术的土地利用变化分析的方法和应用。
一、遥感技术在土地利用变化分析中的应用遥感技术通过获取地表影像，可以获取大范围的土地利用信息，包括农田、城市、森林、湖泊等地表类型的变化。
与传统的地面调查相比，遥感技术具有获取大范围数据、高时间分辨率、低成本的优势，能够为土地规划、资源管理、生态环境保护等领域提供重要支持。
二、土地利用变化分析的方法1. 影像分类法影像分类是指将遥感影像中的像元划分为不同的类别，如农田、林地、水体等。
影像分类可以通过人工解译、监督分类和无监督分类等方法实现。
通过对多个时段的影像进行分类，可以得到不同时间点的土地利用类型分布。
2. 深度学习方法深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在土地利用变化分析中得到广泛应用。
深度学习方法能够通过对大量影像数据的训练，自动获取地物特征，并准确地进行土地利用类型分类。
相比传统的方法，深度学习能够更好地应对复杂的景观变化。
三、基于遥感技术的土地利用变化分析案例1. 城市扩张的变化分析随着城市化进程的加快，城市用地的需求不断增长。
利用遥感技术，可以对城市的扩张进行动态跟踪和分析。
通过对连续时期的遥感影像进行分类，可以获取不同时间点城市用地的面积、空间分布等信息，为城市规划提供参考依据。
2. 生态环境变化的监测生态环境是人类生存和发展的重要基础。
利用遥感技术，可以对森林、湿地等自然生态系统的变化进行监测。
通过对遥感影像的分类分析，可以获取不同时间点生态系统的植被覆盖情况、湿地面积变化等信息，为生态环境保护和管理提供科学依据。
3. 农田利用变化的研究农田是粮食生产的重要基地，农业发展与粮食安全息息相关。
利用遥感技术，可以对农田的面积变化、土地利用类型的变动进行分析。
通过对多期遥感影像的比对，可以了解不同时间段农田面积的增减变化情况，为农业决策提供参考。
如何利用遥感技术进行林业资源调查和森林植被分类的关键要素和数据处理方法
如何利用遥感技术进行林业资源调查和森林植被分类的关键要素和数据处理方法遥感技术在林业资源调查和森林植被分类中起着重要作用。
通过利用遥感技术获得的图像数据，可以对森林的类型、结构和分布进行准确、高效的调查和分类分析。
本文将探讨遥感技术在林业资源调查和森林植被分类中的关键要素和数据处理方法。
一、遥感技术在林业资源调查中的关键要素1. 遥感数据源遥感数据源包括航空摄影和卫星遥感数据。
航空摄影是通过飞机或无人机进行的，具有高分辨率和高精度的优点。
卫星遥感数据覆盖范围广，可获取大范围的数据，但分辨率相对较低。
2. 植被指数植被指数是通过计算可见光波段和近红外波段反射率的比值来表征植被生长状况的指标。
其中，最常用的指数是归一化植被指数（NDVI），其计算公式为（NIR-VIS）/（NIR+VIS），其中NIR表示近红外波段反射率，VIS表示可见光波段反射率。
植被指数可以反映植被的覆盖程度和健康状况，是进行森林植被分类和调查的重要指标之一。
3. 影像预处理遥感图像预处理是指对原始图像进行去噪、辐射校正、几何校正等处理，以便更好地提取和分析图像信息。
预处理能够提高遥感图像的质量，减少后续处理的误差。
二、遥感技术在森林植被分类中的数据处理方法1. 监督分类监督分类是根据事先确定的训练样本进行分类的方法。
首先，从遥感图像中选择代表各类别的样本点，并提取与之相关的特征，如植被指数。
然后，通过训练分类器，将这些样本点分配到相应的类别中，进而实现对整个图像的分类。
常用的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机和随机森林等。
2. 无监督分类无监督分类是根据图像的统计特征进行自动分类的方法。
通过对遥感图像进行聚类分析，将像素点分组成若干个类别，进而得到图像的分类结果。
无监督分类方法简单易行，但分类结果的准确性相对较低。
3. 决策树分类决策树分类是一种基于树状结构的分类方法。
通过对遥感图像中的各个像素点进行特征值判断，逐层划分为不同的类别。
随机森林及其在遥感影像处理中应用研究
随机森林及其在遥感影像处理中应用研究一、概述随着遥感技术的飞速发展，遥感影像数据在地理信息系统、环境监测、资源管理等领域发挥着越来越重要的作用。
遥感影像处理与分析成为研究和应用的热点，而机器学习作为处理和分析遥感影像的有效工具，其重要性日益凸显。
随机森林（Random Forest，RF）作为一种高效的机器学习算法，近年来在遥感影像处理领域得到了广泛关注和应用。
随机森林算法由Leo Breiman和Adele Cutler于2001年提出，它是一种基于决策树的集成学习方法。
通过构建多棵决策树并进行投票或平均来提高预测的准确性和稳定性。
随机森林具有很多优点，如：能够处理大量特征数据、对异常值和噪声不敏感、无需进行特征选择和参数调整等。
在遥感影像处理中，随机森林算法被广泛应用于地物分类、目标检测、变化检测、参数反演等多个方面。
例如，在地物分类中，随机森林可以有效地处理高维遥感数据，提高分类的准确性在目标检测中，随机森林能够识别复杂背景下的目标，提高检测的精确度在变化检测中，随机森林可以有效地识别和分析时间序列遥感影像中的变化信息在参数反演中，随机森林能够建立遥感数据与地面参数之间的关系模型，提高反演的准确性。
1. 遥感影像处理的重要性遥感影像处理在多个领域，尤其是地球科学、环境监控、城市规划、农业管理等方面具有极其重要的地位。
随着遥感技术的不断发展，更高分辨率、更多元化的遥感影像数据正在被持续生产和应用，如何从这些数据中有效提取出有用的信息，成为了遥感影像处理领域的核心问题。
遥感影像处理对于地球科学研究具有重要意义。
通过处理和分析遥感影像，科学家可以对地球表面进行大范围、高精度的观测和研究，揭示地球表面各种自然现象的发生、发展规律，为全球气候变化研究、生态系统动态监测、资源环境评估等提供重要依据。
遥感影像处理在环境监控中发挥着重要作用。
通过遥感影像处理，可以实时监测和评估生态环境质量，如水质监测、森林覆盖变化、土地退化等，为环境保护和生态修复提供决策支持。
基于CART决策树方法的遥感影像分类
基于CART决策树方法的遥感影像分类齐乐;岳彩荣【摘要】Taking Shangri-La County, Yunnan Province as the study area, this paper built a decision tree classification method based on remote sensing images.And Regression ing the methods of principal component extraction, vegetation information extraction, texture information extraction, combined with the main feature type test area of training samples, and taking Landsat 5 TM image date ,DEM date, software ENVI as platform, the remote sensing image classification has been done.The comparison results which with the maximum likelihood classification show that CART-based remote sensing image classification accuracy of decision tree is better than maximum likelihood classification, has a better effect of classification.%以云南省香格里拉县为研究区域,构建一种基于CART遥感影像的决策树分类方法.对遥感影像采用主成分提取、植被信息提取、纹理信息提取等方法,并结合试验区主要地物类型训练样本,采用Landsat 5 TM影像数据、DEM数据以及遥感处理软件ENVI为平台进行影像分类,并将结果与最大似然分类结果作比较.结果表明,基于CART遥感影像决策树分类精度优于最大似然分类,有较好的分类效果.【期刊名称】《林业调查规划》【年(卷),期】2011(036)002【总页数】5页(P62-66)【关键词】CART;决策树分类;遥感影像;植被指数;纹理特征【作者】齐乐;岳彩荣【作者单位】西南林业大学资源学院,云南昆明650224;西南林业大学资源学院,云南昆明650224【正文语种】中文【中图分类】S771.8;TP39遥感技术是通过对遥感传感器接收到的电磁波辐射信息特征的分析来识别地物的，这可以通过人工目视解译来实现，或用计算机进行自动分类处理.其中计算机对遥感图像进行地物类型识别是遥感图像数字处理的一个重要内容.在计算机分类中传统的监督分类、非监督分类以及人工神经网络分类、专家系统分类都是以地物光谱特征为基础.然而，由于存在“同物异谱，异物同谱”的现象，这种纯粹依赖地物光谱特征的分类方法往往会出现较多的错分、漏分情况［1］.决策树分类法能够比较好地解决上述分类所产生的问题.决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类.分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，在对分类地物光谱特征充分了解的基础上，往往可以得到较好的效果.决策树是由连接的节点所组成.树存在2种类型的节点:决策节点和叶子节点.决策节点存放被检验的运算表达式，叶子节点存贮的是父节点的运算结果.通过一系列二叉决策分支将像元归入到适当的类别，每条决策都通过特定表达式将一系列影像中的像元归为2类，每个新类通过下一级表达式再次分为2类，依此类推，决策的最终结果是获取一系列处于叶子节点上的专题类别.并且针对同一应用模型，分类目的明确.现成的决策规则仍能在不同地区经过裁剪和修改被重复使用，节省建树工作，这也是决策树分类法得到广泛应用的主要原因之一［2］.以云南省香格里拉县为例，在分析植被指数以及利用灰度共生矩阵法提取图像纹理特征的基础上，利用 Landsat－5的 TM卫星数据，采用基于CART算法的决策树分类方法，建立决策树模型，区分出植被、水体、林地、雪地、城镇、农地六大类，并将分类结果与监督分类中的最大似然法分类结果相比较，得出结论:在分类精度上决策树分类法优于传统的最大似然分类.1 研究区概况及数据预处理研究区香格里拉县处于青藏高原南缘，横断山脉腹地，三江并流区.隶属迪庆藏族自治州，位于云南省西北部、迪庆州东北部.全县总面积1 141 739 hm2，境内雪山林立、江河纵横、草原遍布、湖泊众多，其地貌分为山地、高原、盆地、河谷地貌.境内共有大小河流244条，高原湖泊298个，面积在0.67 hm2以上的湖泊有34个.气候具有干湿季分明，四季不明显，夏秋多雨，冬春干旱的气候特征.香格里拉县境内分布有10种植被类型，主要类型有温凉性针叶林、寒温性针叶林、暖性针叶林、落叶阔叶林、灌丛、草甸等.主要植被类型为寒温性针叶林，常见的森林类型有云冷杉林、高山松林、落叶松林、高山栎林等.遥感影像采用2009年11月24日Landsat 5经过香格里拉县时的影像.其中 1、2、3、4、5、7 波段为可见光和近红外波段，空间分辨率为30 m，第6波段为热红外波段，空间分辨率为60 m，数据质量较高.卫星地面站虽已对TM数据进行了预处理，但在实际应用中仍需进行进一步处理，使其达到分类要求.本研究数据用1∶50 000的地形图数据对影像进行了几何校正与地理编码、辐射校正、波段运算、主成分变换等多项处理.2 研究方法2.1 植被指数提取植被指数是从多光谱遥感数据中提取的、能够有效度量地表植被状况的数值，与植被的盖度、生物量等有较好的相关性.其优势是空间覆盖范围广、时间序列长、数据具有一致可比性.运用ENVI软件的波段运算功能，从TM数据中提取产生归一化差值植被指数、差值植被指数、垂直植被指数、土壤调整比值植被指数以及通过穗帽变换产生的绿色植被指数等信息，其算法如表1.表1 植被指数计算方法Tab.1 Calculation method of vegetation indices式中，TM3和TM4是LANDSATTM的红光波段和近红外波段，根据有关参考文献确定A和B的值分别为0.96916和0.084726(John et al，1998;Weiser et al，1986).比值植被指数RVI TM4/TM3 Birth and McVey，1968归一化差值植被指数NDVI (TM4－TM3)/(TM4+TM3) Derring et al.，1975差值植被指数 DVI TM4－A×TM3 Richatdson，1977垂直植被指数PVI (TM4－A×TM3－B)/SQR(1+A2) Richatdson and Viegan，1977绿度植被指数GVI －0.1603TM1－0.2819TM2－0.4939TM3+0.794TM4－0.0002TM5－0.144TM7 Grist，1985亮度植被指数BVI 0.0243TM1+0.4158TM2 +0.5524TM3+0.5741TM4 +0.3124TM5+0.2303TM7湿度植被指数WVI 0.0315TM1+0.2021TM2 +0.3102TM3 +0.1594TM4 －0.6808TM5－0.6109TM7 Grist，1985 Grist，1985 1986中红外植被指数VI3 100×(TM4 －TM5)/(TM4+TM5) Boyd et al，1999土壤调整比值植被指数 SARVI TM4/(TM3+B/A) John et al，1998;Weiser et al，2.2 纹理特征提取纹理信息是遥感影像专题信息提取过程中的一个重要因素，原始影像光谱信息加上纹理信息可以提高影像分析的精确性［3］.本研究利用灰度共生矩阵生成纹理特征.灰度共生矩阵法是一种常用的纹理分析方法，它是图像中2个像素灰度级联合分布的统计形式，能较好地反映纹理灰度级相关性的规律.针对第一主成分图像，利用ENVI计算出8个纹理测度，其中移动窗口为3×3，移动步长为1，移动方向为0°.8个纹理测度如表2.2.3 训练区的选取训练样本是选取信息的关键步骤，直接关系到索取规则的质量.训练样本的选取必须遵循2个原则:表2 纹理测度计算方法Tab.2 Calculation method of texture measurementij，式中示第行第列位置上的像元亮度值N表示计算纹理测度时移动窗口的大小和尺寸［4］1)均值(Mean) ME= ∑N－1i，j=0i× Pi，j 2)方差(Variance) VA= ∑N －1i，j=0 i× Pi，j(i－ ME)2 3)均匀性(Homogeneity) HO= ∑N－1i，j=0i× Pi，j 1+(i－j)2 4)对比度(Contrast) CO= ∑n－1i，j=0 i× Pi，j(1 － j)2 5)相异性(Dissimilarity) DI= ∑n－1i，j=0 i× Pi，j│i－j│6)熵(Entropy) EN= ∑N－1i，j=0 i× Pij(－ ln Pi，j)7)二阶矩(Second Moment) SM= ∑N－1i，j=0 i× P2i，j CR=∑N－1i，j=0 i× Pi，j 8)相关性(Correlation)［(i－ME)(j－ME)VAj×VA■］i 1)样本点的选取要具有代表性和典型性，是指选出的样本点必须是该地物类型的“蓝本”，能很好地代表该地物类型的光谱分布模式.这就要求在选择训练样本时应在一个区域的中间位置选择像元点，这时，其光谱代表性好，受到的“异类”光谱影响较小.2)样本点的选取要具备完备性，是指对于图像中待分类的每一个类型，如果其存在许多亚类，就必须从其所有的亚类中选择像元点构成一组复杂的训练样本作为其大类的训练区，也就使得训练区的统计结果能充分反映每一类型中光谱类别的所有组成［5］.根据上述原则在遥感图像中共选取16 868个样本单元，并将研究区域分为裸地、林地、城镇、水体、雪地、农地(包括牧地)六大类.3 CART决策树分类CART(Classification And Regression Tree)是Breiman于1984年提出的决策树构建算法，其基本原理是通过对由测试变量和目标变量构成的训练数据集的循环分析而形成二叉树形式的决策树结构.CART算法采用经济学中的基尼系数(Gini Index)作为选择最佳测试变量的准则.基尼系数的定义如下:式中:p(j/h)是从训练样本集中随机抽取一个样本，当某一测试变量值为h时属于第J类的概率;nj(h)为训练样本中测试变量值为h时属于第J类的样本个数;n(h)为训练样本中该测试变量值为h的样本个数;J为类别个数［6］.CART是一种监督学习算法，即用户在使用CART进行预测之前，必须首先提供一个学习样本集对CART进行构建和评估，然后才能使用.CART使用如下结构的学习样本集:其中，X1…Xm称为属性向量(Attribute Vectors)，其属性可以是有序的也可以是离散的;Y称为标签向量(Label Vectors)，其属性可以是有序的也可以是离散的.当Y是有序的数量值时，称为回归树;当Y是离散值时，称为分类树［3］.CART算法是从众多的预测属性(模型的输入属性)中选择一个属性或多个属性的组合，作为树节点的分裂变量，把测试变量分到各个分枝中，重复该过程建立一棵充分大的分类树，然后用剪枝算法对该树进行剪枝，得到一系列嵌套的分类树，最后用测试数据对该一系列分类树进行测试，从中选择最优的分类树.CART算法具备多种决策树算法的功能和优点，并且能处理其他算法不能处理的非数值型数据，是决策树模型的典型代表.3.1 决策树的生成本研究采用ENVI软件中的决策树分类模块来实现.在每个节点上可以添加叶子节点并输入运算规则，对规则中所引用的变量需指定链接的波段代号.分类后还要进行类聚合、类统计等后处理.经过分析，共提取出25个波段.此外，需要对分类波段进行波段选取.本研究采用OIF最优指数公式来选取参与分类的波段，最终选取包括校正好影像的7个波段，NDVI，PVI，GVI第一主成分以及纹理测度中的方差和对比度，共13个波段参与最终的分类.生成树的过程中在对一个节点进行分支时，首先要确定一个最佳的分支预测变量以及该预测变量的最佳分支阈值点.然后将性质相同的对象分在同一个节点中，并且同一个父节点的2个子节点间具有显著的差异性.CART决策树采用二分递归划分，在分支节点上进行布尔测试，判断条件为真时的划归右分支，否则划归左分支，最终形成一棵二叉树.CART算法在满足下述条件之一时停止建树:①所有叶节点中的样本数为1或者样本属于同一类;②决策树高度到达用户设置的阈值.CART算法使用后剪枝方法，在树生成过程中，考虑到多展开一层会有多一些的信息被发现，CART算法运行到不能再长出分枝为止，从而得到一棵最大的决策树.然后，对这棵超大的决策树进行剪枝［7］.通过设置分割停止原则对所生成的CART决策树进行预修剪.定义能继续进行分割的结点所包含的样本点最小个数为50，且当树的深度超过20时，决策树停止分割.使用交叉验证的方法建立“生长”和“验证”2个样本进行后修剪，除去对精度影响最大的分支.图1为生成的决策树的一部分，该树可以采用文本格式存储，可运用其他类似实验区的分类工作.B1～B7波段为经过辐射校正的原图像7个波段，B8波段为第一主成分，B9波段为PVI，B10波段为NDVI，B11 波段为 GVI，B12、13 波段分别为纹理特征中的方差和对比度.为了消除阴影在决策树中加入DEM数据，并辅以NDVI信息，将阴影部分分为裸地与林地.针对山顶部分积雪边缘与城镇信息类似的特点，引入海拔信息加以区分.图1 决策树的生成Fig.1 Generation of decision tree在ENVI中运行此决策树所得到的分类图如图2所示.为比较CART决策树的分类精度，基于影像的光谱特征，运用最大似然法分类对实验区进行分类.分类结果如图3所示.在决策树构造时，由于训练数据中的噪音或孤立点，许多分枝反映的是训练数据中的异常，使用这样的判定树对类别未知的数据进行分类，分类的准确性不高.所以需要对所生成的树进行剪枝.剪枝是通过删除节点的分枝来剪去树节点.最下面未被剪枝的节点成为树叶，并用它先前分枝中最频繁的类标记.对于树中每个非叶节点，计算该节点上的子树被剪枝可能出现的期望错误率，然后，使用每个分枝的错误率，结合沿每个分枝观察的权重评估，计算不对该节点剪枝的期望错误率.如果剪去该节点导致较高的期望错误率，则保留该子树，否则剪去该子树.产生一组逐渐被剪枝的树后，使用一个独立的测试集评估每棵树的准确率，最终得到具有最小期望错误率的判定树.图2 决策树分类Fig.2 Decision tree classification图3 最大似然法分类Fig.3 Maximum likelihood classification3.2 精度评价为客观地评价分类精度，采用森林资源二类调查数据及野外采集数据建立验证数据(Ground Truth)的混淆矩阵，计算出各种分类精度测度指标，如Kappa系数、生产者精度、用户精度和总精度等指标(表3).从分类精度结果看，结合了多种影像特征，运用CART算法的决策树方法比仅依靠光谱特征的最大似然法分类精度提高了11%，Kappa系数也从0.624提高到0.776.表明了将植被指数、纹理信息参与到决策树分类中能较显著地提高各类别以及总体分类的精度(表4).4 结论通过比较可以得出，基于CART的决策树分类结果优于最大似然法分类，同时加入NDVI等植被指数及利用灰度共生矩阵提取出图像的纹理信息，能够更好地提高决策树分类精度.本研究选取NDVI的GVI、PVI 2个纹理特征，7个波段值和第一主成分作为特征变量和DEM数据，制定分类规则具有一定可行性.表3 香格里拉县基于CART决策树分类精度评价结果Tab.3 CART decision tree classification accuracy of Shangri－La county based on evaluation results 水体22 0 0 3 1 0 26农地 0 18 0 6 0 0 24城镇 0 0 36 10 5 0 51裸地 2 12 4 252 18 24 312雪地 2 0 6 7 69 2 86林地 0 0 0 66 12 1026 1104总和26 30 46 344 105 1052 1603生产精度使用精度水体=85% 农地=60% 水体=84% 农地=75%城镇=78% 裸地=73% 城镇=70% 裸地=82%雪地=66% 林地=97% 雪地=80% 林地=93%总精度=88% Kappa系数=0.776表4 决策树分类与监督分类2种方法的总体精度及Kappa系数比较Tab.4 Comparison of the kappa coefficients and overall accuracy of decision tree classification and supervision classification0.776 88基于光谱特征的最大似然分类基于CART的决策树分类0.624 77本研究未能很好地完成对树的修剪工作，产生了一些过度分类的情况，后续研究工作有待深入.对阴影的处理工作可以放在分类前进行.此外，对分类阈值的选取及如何有效地利用其它特征构建决策树进行分类以提高分类精度是下一步需要解决的问题.参考文献:［1］陈云，戴锦芳，李俊杰.基于影像多种特征的CART决策树分类方法及应用［J］.地理与地理信息科学，2008，24(2):33－36.［2］王占昌.利用决策树对卫星遥感数据进行分类［J］.青海科技，2005(5):28－33.［3］谭莹.翁源县基于纹理信息及CART决策树技术的遥感影像分类研究［D］.南京林业大学，2008.［4］许漫坤.基于特征的纹理特征提取、分类与检索方法研究［D］.解放军信息工程大学，2003.［5］陈鑫.基于决策树技术的遥感影像分类研究［D］.南京林业大学，2006. ［6］张晓娟，杨英健，盖利亚，等.基于CART决策树与最大似然法的植被分类方法研究［J］.遥感应用，2000(2):88－92.［7］颜丹丹.CART算法在电信业潜在客户识别中的应用研究［D］.对外经济贸易大学，2007.。
基于遥感技术的土地利用变化分析
基于遥感技术的土地利用变化分析遥感技术是一种通过获取和解释遥远的信息，来获取地球表面特征的方法。
在土地利用规划和资源管理方面，遥感技术可以提供大量的信息，通过分析土地利用的变化，有助于帮助政府和决策者做出准确的决策。
本文将探讨如何基于遥感技术进行土地利用变化分析。
一、遥感图像获取与预处理在进行土地利用变化分析之前，我们需要先获取遥感图像，并对其进行预处理。
常用的遥感图像包括卫星遥感图像和航空摄影图像。
获取到图像后，还需要进行几何校正、辐射校正和大气校正等预处理步骤，以确保图像的准确性和一致性。
二、土地利用分类土地利用分类是将遥感图像上的像元进行分类，将其归入不同的土地利用类型。
常见的土地利用分类包括城市用地、农田、森林、草地等。
为了实现自动分类，可以采用监督分类或者无监督分类方法。
监督分类需要事先提供一些样本点，通过机器学习算法来对图像进行分类。
无监督分类则是根据图像数据自身的特征进行分类。
三、变化检测在进行土地利用变化分析时，我们更关注的是不同时间点的土地利用变化情况。
通过比较不同时间点的遥感图像，我们可以找到发生变化的地方，并对其进行分析。
常见的变化检测方法包括像素级变化检测和对象级变化检测。
像素级变化检测是通过比较不同时间点的像素值来确定变化的情况，而对象级变化检测则是通过识别和匹配不同时间点的地物对象来确定变化的情况。
四、变化量计算在变化检测之后，我们可以计算土地利用的变化量。
这可以通过统计每个类别在不同时间点的面积来实现。
变化量的计算可以提供对土地利用变化程度的定量评估，帮助我们了解土地利用的趋势以及资源的利用情况。
五、变化原因分析土地利用的变化是由多种因素驱动的，包括人口增长、城市扩张、农业发展等。
通过对变化原因的分析，我们可以了解土地利用变化的动态过程。
变化原因分析可以通过遥感图像的空间分布、土地所有权信息、气候数据等多种数据进行。
六、结果应用和决策支持土地利用变化分析的最终目的是为决策者提供可靠的信息，帮助他们制定合适的土地利用规划和资源管理方案。
基于随机森林算法的CPTu土类识别模型研究及其在不同区域的应用
第 54 卷第 11 期2023 年 11 月中南大学学报(自然科学版)Journal of Central South University (Science and Technology)V ol.54 No.11Nov. 2023基于随机森林算法的CPTu 土类识别模型研究及其在不同区域的应用伍圣超1, 2, 3，王睿1, 2, 3，张建民1, 2, 3(1. 清华大学 水沙科学与水利水电工程国家重点试验室，北京，100084；2. 城市轨道交通绿色与安全建造技术国家工程试验室，北京，100084；3. 清华大学 土木水利学院，北京，100084)摘要：探讨基于跨地区的“CPTu+钻孔”数据库建立多地区广泛适用的土类识别模型的可行性，阐明在砾石、砂土、粉土、黏土四大分类情况下，能够适用于多个不同地区的土类识别模型。
基于跨新西兰、奥地利、德国3个地区的“CPTu+钻孔”数据库，以CPTu 测试数据的8个统计特征为输入，以砾石、砂土、粉土、黏土4种土类为输出，应用随机森林算法建立分类模型，同时探讨RF 、SVM 、BPANN 、KNN 4种机器学习算法对于该土类识别问题的性能差异。
研究结果表明：模型在3个地区均具有良好的泛化性能，与工程中广泛接受的SBTn 图表法相比，土类预测精度显著提升。
结合该模型和相应的土层界面确定方法，可应用于完整的CPTu 测试曲线以重构测点处的土层分布。
重构土层分布和钻孔土层分布具有很好的一致性，一致性程度达95%左右。
在4种机器学习算法中，RF 算法具备最优的性能，能有效解决不平衡分类问题。
关键词：CPTu ；土类识别；随机森林；泛化性能；不平衡分类中图分类号：TU19 文献标志码：A 文章编号：1672-7207（2023）11-4391-12Research on CPTu-based soil classification model using randomforest algorithm and its application in different regionsWU Shengchao 1, 2, 3, WANG Rui 1, 2, 3, ZHANG Jianmin 1, 2, 3(1. State Key Laboratory of Hydroscience and Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China;2. National Engineering Laboratory for Urban Rail Transit Green and Safety Construction Technology,Beijing 100084, China;收稿日期： 2022 −12 −28； 修回日期： 2023 −02 −07基金项目(Foundation item)：国家自然科学基金资助项目(52022046，52038005) (Projects(52022046, 52038005) supported by theDOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2023.11.017引用格式： 伍圣超, 王睿, 张建民. 基于随机森林算法的CPTu 土类识别模型研究及其在不同区域的应用[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2023, 54(11): 4391−4402.Citation: WU Shengchao, W ANG Rui, ZHANG Jianmin. Research on CPTu-based soil classification model using random forest algorithm and its application in different regions[J]. Journal of Central South University(Science and Technology), 2023, 54(11): 4391−4402.第 54 卷中南大学学报(自然科学版)3. School of Civil Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China)Abstract:The feasibility of building a multi-regional soil classification model based on the cross-regional "CPTu+ borehole" database was investigated, and it illustrates that a single soil classification model can be suitable for multiple regions with four major classifications: gravel, sand, silt and clay. A "CPTu & borehole" database from New Zealand, Austria and Germany was established, and a soil classification machine learning model was developed based on random forest algorithm using the eight statistical characteristics of CPTu data as inputs and four soil classes, including gravel, sand, silt, and clay, as outputs. Furtherly, the performance of four kinds of machine learning algorithms, namely RF, SVM, BPANN and KNN, were discussed in detail for CPTu-based soil classification. The results show that the soil classification model has good generalization performance in three regions, i.e., New Zealand, Austria and Germany, and exhibits remarkable better performance than SBTn method.Combined with an appropriate soil boundary determination method, the model can successfully reconstruct the soil stratification at the CPTu testing point. The reconstructed soil stratification has good consistency with corresponding borehole results, and the consistency level is about 95%. The RF algorithm shows optimal performance for solving this imbalance classification problem.Key words: CPTu; soil classification; random forest; generalization performance; imbalance classificationCPTu具有测试快捷、成本低、可靠性高以及测试数据沿深度连续的特点，在岩土工程勘察中得到了广泛应用[1−3]。
基于决策树的分类方法在土地利用分类中的应用
基金项 目：科技部对欧合作专项一Ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｇ ｅ ｏ － ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｍ ａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｔ ｏ ｗａ ｒ ｄ ｓ ｔ ｈ ｅ Ｇ Ｅ Ｏ Ｓ Ｓ（ 面向Ｇ Ｅ Ｏ Ｓ Ｓ 的应 用于资源环境管理的地理空间信息技术综合 （ ２ ４ ７ ６ ０ ８ 资助 ）
基于决策树的分类方法在土地利用分类中的应用
王 光 远 福 建 师 范 大 学地 理 科 学 学 院 ３ ５ ０ １ ０ ８
摘 要 决策树 分 类方 法是一 种基 于 空间 数据 挖 掘来 获得 分类规 则 的方 法 ．能够 融八影像 以外 的 各种知 识 ，有 效地将各 种 用 于植 被 、 水体和 土地 的 分类知识 以 及 空间纹理 信 息结合 起 来 … 本 文尝 试 基于 决 策树 分 类方 法之 上 ，结 合 光 谱特征 提取 值和 纹理 信 息特征 提取 值 对 Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ ５ Ｔ Ｍ 影像 进行 分 类 ，寻 找提 高 土地 分 类的精 度和 准确 性 的方 法 。 关 键词 决 策树 ；光谱信 息物 一 卫星 三 者 相对 位 置 （ 遥感 几 何 ）的影响 ，增 强 了对植 被的 响应 能力 ，具 有 简 易操作 的特 点 ，是 目前应 用最 广的 植被 指 数 。ＮＤ Ｗ Ｉ（ 归 一化 水 体 指数 ）反映 了 水体 光谱的 典型 特征 。 ２ ． ２纹 理信 息 特征提 取 由于研 究 区域 山地 居 多 ，地形 崎岖 ， 目 视解 译工作 难 度大 。同 时 ，分 类结 果 因遥感 图像 本身 的空 间分辨 率 以及 同物异 谱和 异物 同谱 现象 的大量 存 在 ，会有较 多 的错分 、漏 分情 况 出现 ，也 导 致分 类精 度降低 。为此 ， 引言 许 多专家学 者进 一 步 引入 纹理 特征 ，以 增强 遥感 信息 的提取 与分 类 是遥 感影 像分析 不 同地物 的可 识 别性 。 纹理 特征 是一 种不 依赖 于物 体表 面色调 与应 用的 重要 内容 。传 统遥 感 图像分 类方法 有监 督 分类 与 非监 督 分类 ；近 年较 新 的 遥 或 亮度 的 、反映 图像灰 度的 空 间变化 情况 ， 感 图像分 类 比如人 工神 经 网络分 类法 、模糊 表现 为平 滑性 、均 一性 、粗 糙性 和 复杂程 度 ” 纹 理 特征 提取 的 主要 方 法是 基 于灰 度 共 分 类法 和 专 家 系统 分 类 法” 等 都 是 以 遥 感 影像 的光 谱特 征 为基础 的 。但遥 感影 像本 身 生矩 阵 的纹理 特征 提取 方法 ，利 用的 是纹理 存在 “ 同谱异 物 ，同物 异谱 ”的 现象 ，这 些 特 征 的 局 部 随 机 性 和 整 体 统 计规 律 性 的 特 ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｓ ｔ ） 、 仅依 赖于 光谱 特征 的分 类方 法往 往会 导致 遥 点 。 对于 遥 感 图 像来 说 对 比度 （ ｅ ｎ ｔ ｒ ｏ ｐ ｙ ） 、逆差 矩（ ｈ ｏ ｍｏ ｇ ｅ ｎ ｅ ｉ ｔ ｙ ） 和 相 关 感影 像的 错分 或 漏分 ，从而 降 低遥 感影像 分 熵 （ Ｎ ｉ （ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 等 统 计 量效 果 最 好 。本 文 类精 度 。 ＮＶＩ 为 平 台 ，先对 试 验 区 遥感 影像 进 行 决策 树分 类 方法是 一 种基于 空 间数据 挖 以Ｅ 掘来 获得 分类 规 则的方 法 ，数据 挖掘 （ Ｄ ａ ｔ ａ 主成分 分析 ，有 效去 除噪音 和 冗余 ，取 变换 ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ，Ｄ Ｍ ）是 从大 量的 、不 完全 的 、模 后的 第 一 主成 分 分 量 ；再 根 据 灰 度 共 生 矩 糊 的 、随 机 的数 据 中 ，提取 隐 含其 中的 、人 阵 纹 理 提 取 方 法 对 影 像 进 行 纹 理 分 析 ，得 ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｓ ｔ ） 、熵（ ｅ ｎ ｔ ｒ ｏ ｐ ｙ ） 、逆差 矩 们 不知 道的 、具 有潜 在利 用价值 的信 息和 知 到对 比度 （ ｈ ｏ ｍｏ ｇ ｅ ｎ ｅ ｉ ｔ ｙ ） ｉ ￣ Ｉ Ｉ ｝ Ｎ 关性 （ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 纹 理特 识 的过 程 ，决 策树 分 类 方法 能够 有 效地 将 （ 遥 感 影 像 中 的光 谱 信 息 和 空 间纹 理 信 息 结 征 图像 。 合 ，并 借 助现 有的 土地 、植被 和 水体等 土地 ＤＥ ＭＲ Ｉ １ 数 字 高 程模 型 ，是 一 定 范 围 内 类 型 的分 类知识 对影 像进 行 上地 类型分 类 。 ｘ ｙ ） 及 其高 程 （ ｚ ） 的 本 文 尝试 基 于决 策树 分类 方法 之 上 ，结 合 规 则格 网 点的 平面 坐标 （ 光 谱特 征 提 取值 和纹 理 信 息特 征 提 取 值 对 数据 集 ，它主 要是描 述 区域 地貌 形态 的空 间 Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ ｉ ｆ ＴＭ影 像进 行 分 类 ，并 将 分 类结 分 ，是 通过 等高 线或 相似 立体 模型进 行数 包括 采样 和量 测 ） ，然 后进 行数据 果 与运 用最 大似 然 法的 监督 分类 结果进 行对 据采 集 （ 内插 而形 成 的 ，是 对地 貌形 态的 虚拟表 示 ， 比分 析 。 可派 生 出等高 线 、坡 度图等 信 息 。由于试验 １研究区概况与数据来源 尤 溪 县 是 福 建 省 三 明 市 下 区分布 着大 量低 山丘 陵 ，林 地与 耕地 较难 区 分 ，林地 主 要分 布在 低 山丘 陵地 区 ，与耕 地 辖 的 一 个 县 ，位 于 ｊ 明 市 东 部 ， Ｍ 北 纬 ２ ５。 ５ ０ 一２ ６。 ２ ６ ， 东 经 在 高 程 上 有 明显 差 异 ，所以 尝 试 利 用ＤＥ ｌ ｌ ７ 。４ ８ ～ｌ ｌ ８ 。３ ９ ，总 面积 ３ ４ ２ ５ ． ３ 平 方 将 林地 从植 被 中区分 出来 。 ２ ． ４ 决 策树 分类 千米 ，属 中亚 热带 季风 性湿 润 气候 。夏季 暖 决 策 树 分 类法 突破 了以 往 分 类 树 或 分 热 ，冬季 温凉 ，春 夏 多雨 ，降水 丰富 。地 处 闽 中 、戴 云 山脉 以北 ，境 内 Ｌ Ｌ Ｉ 岭 耸峙 ，丘 陵 类 规 则的构 建要 利用 分类者 的生 态学 和 遥感
如何使用遥感影像进行土地利用分类
如何使用遥感影像进行土地利用分类遥感影像在土地利用分类中的应用一、引言土地利用分类是地理学研究中的重要内容，它对于了解土地资源利用状况、进行土地规划和科学决策具有重要意义。
随着遥感技术的不断发展和应用，遥感影像成为进行土地利用分类的重要数据源。
本文将介绍如何使用遥感影像进行土地利用分类。
二、遥感影像的获取和预处理使用遥感影像进行土地利用分类的首要步骤是获取合适的遥感影像数据。
常见的遥感影像数据源包括卫星影像、航空影像和无人机影像等。
获取到影像数据后，需要进行预处理，包括辐射校正、大气校正、噪声处理等，以确保数据质量可靠。
三、土地利用分类方法1. 监督分类监督分类是一种常用的土地利用分类方法。
它基于人工标注的训练样本，使用统计学或机器学习算法进行分类。
常见的监督分类算法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
监督分类需要提前准备一定数量的标注样本，并进行训练和验证，以获取分类器。
2. 无监督分类无监督分类是另一种常见的土地利用分类方法。
它不需要人工标注的训练样本，而是根据像素的相似性进行聚类分析。
经过聚类分析后，人们可以根据像素的属性信息进行分类命名，从而得到土地利用分类结果。
无监督分类的优点是不需要事先准备训练样本，但分类结果的准确性较监督分类低。
四、特征提取和选择特征提取和选择是土地利用分类的重要环节。
通过提取合适的特征，能够更好地反映土地利用类型的差异。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征和空间特征等。
光谱特征是最为常用的特征，可以通过计算不同波段的反射率或辐射亮度来进行提取。
纹理特征可以反映土地利用类型的细节信息，如纹理粗糙度、纹理方向等。
空间特征则可以描述土地利用类型的分布格局和相邻关系等。
五、分类精度评价分类精度评价是对土地利用分类结果进行可信度评估的重要步骤。
常用的分类精度评价指标包括生产者精度、用户精度、总体精度和Kappa系数等。
生产者精度和用户精度分别是指分类结果中各类别的正确识别率。
如何利用遥感影像和机器学习进行土地覆盖分类和变化检测
如何利用遥感影像和机器学习进行土地覆盖分类和变化检测遥感影像和机器学习在土地覆盖分类和变化检测方面的应用，为地质学家、生态学家和城市规划师等专业人士提供了一种强有力的工具。
利用遥感影像和机器学习技术，可以大规模快速获取土地覆盖信息，为土地资源管理和环境保护提供科学依据。
本文将探讨如何利用这两种技术进行土地覆盖分类和变化检测。
首先，我们来介绍一下遥感影像和机器学习的概念。
遥感影像是通过航空器或卫星对地球表面进行观测和测量，获取地球表面的图像数据。
这些数据可以包括红外、可见光、热红外等多种波段的信息，可以反映出不同地物的特征。
机器学习是一种人工智能的分支领域，通过让计算机学习和识别数据模式和规律，从而进行预测和决策。
利用遥感影像进行土地覆盖分类，需要将遥感影像中的像素点进行分类，判断其所代表的地物类型。
传统的分类方法通常基于专家知识和规则，但这种方法需要大量人力和时间，并且通常只能应用于特定地区或特定场景。
而利用机器学习技术，可以通过训练模型，让计算机自动学习遥感影像中的地物特征，从而实现高效准确的土地覆盖分类。
在进行土地覆盖分类时，需要首先提取遥感影像中的特征。
常用的特征包括光谱特征（如红、绿、蓝波段的反射率）、纹理特征（如灰度、方差等）、形状特征（如面积、周长等）等。
这些特征可以通过数学方法进行提取，并构建特征向量。
接下来，可以利用机器学习算法对特征向量进行训练和分类。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林等。
通过这些算法，可以将遥感影像中的像素点自动分类成不同的土地覆盖类型，如水域、森林、农田等。
除了土地覆盖分类，利用遥感影像和机器学习还可以进行土地覆盖变化检测。
土地覆盖变化检测可以帮助我们了解土地利用的演变和变化趋势，为土地资源管理和环境保护提供重要参考。
变化检测的核心是比较不同时间的遥感影像，识别出不同时间点存在显著变化的地区。
在进行土地覆盖变化检测时，需要首先对不同时间点的遥感影像进行配准和校正，确保其在空间和光谱上的一致性。
遥感影像土地利用分类方法研究进展
遥感影像土地利用分类方法研究进展摘要: 为了研究遥感影像土地利用分类的方法，综述了国内外近10年的遥感图像分类研究。
在分析当前主要遥感影像分类方法的基础上，从传统的分类方法和传统分类方法的改进两个方面，对遥感影像土地利用分类方法研究进展进行了阐述。
本研究还存在不足，今后还需进一步研究利用各种遥感影像分类方法相互结合的应用。
关键词: 遥感影像；土地利用；分类方法引言土地利用变化研究是全球变化及其区域响应研究的核心领域，研究土地利用变化及其生态环境效应有助于提高人们对区域生态环境问题的认识，并可为有关部门的土地利用规划、管理与决策提供科学依据[1]。
目前，利用遥感图像分类获得土地利用信息已经成为土地利用变化研究必不可少的一步。
遥感图像分类就是把图像中的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子空间，然后将影像内各个像元划分到各子空间中去，从而实现分类。
由于新的分类方法的大量涌现，遥感图像分类方法出现了很多问题。
因此，本研究在分析当前主要遥感图像分类方法的基础上，将遥感图像分类方法划分为传统的分类方法、传统分类方法的改进两大类，从这两个方面对遥感图像土地利用分类方法的研究进展进行了阐述。
1 传统分类方法1.1目视解译目视解译是根据确定的分类系统和解译标志以及解译经验，对图像进行判读等方法来获取土地利用的分类，这种方法目前仍被广泛使用。
它是人们通过遥感技术获取目标信息最直接、最基本的方法。
李秀梅提出对于数据精度产生的尺度效应研究过程中，通常采用目视解译并依据转换误差最小原则栅格化矢量数据，以保障数据精度，这是一种比较成功的分类方法，具有简单易操作，利于空间信息提取，灵活性强等优点，但解译中显示尺度越小，带状、面积小和边界曲折的景观要素类型损失越严重，会影响数据精度[2]。
由于解译人员的专业知识水平以及解译经验的限制，解译结果会存在差异，此方法受个人主观因素影响大。
如何进行土地利用调查中的遥感影像解译
如何进行土地利用调查中的遥感影像解译遥感影像解译在土地利用调查中扮演着重要的角色。
通过对遥感影像的解译，我们可以获取大量的土地利用信息，为农业、城市规划、自然资源管理等领域提供有力的支持和指导。
在进行土地利用调查时，通过科学的方法和技术进行遥感影像解译是非常关键的。
本文将探讨如何进行土地利用调查中的遥感影像解译。
一、遥感影像解译的基本原理和方法遥感影像解译是指通过对遥感影像进行观察、分析和判读，提取并解释图像中的有关地物信息的过程。
遥感影像解译的基本原理是地物在遥感影像中表现出不同的光谱反射特征，根据这些特征可以对地物进行判别和分类。
常用的遥感影像解译方法包括目视解译、数字图像处理解译和计算机辅助解译等。
目视解译是指通过肉眼直接观察和判读遥感影像中的地物信息。
这种方法具有直观性强、应用广泛等优点，但在解译效率和准确性上存在一定的局限性。
数字图像处理解译是指通过对遥感影像进行数字化处理，提取出影像中的特征信息，再进行分类和解释。
这种方法可以克服人眼观察的主观性和操作上的不足，提高解译效率和准确性。
计算机辅助解译是指利用计算机技术对遥感影像进行分析和处理，辅助解译人员进行地物分类和解译。
这种方法结合了人的主观能动性和计算机的高效处理能力，具有很高的解译效率和准确性。
二、遥感影像解译的步骤和技巧在进行土地利用调查中的遥感影像解译前，需根据实际需要确定解译的区域和时间范围、选择合适的影像数据，并进行预处理。
常用的预处理方法包括大气校正、辐射校正、几何校正等，可提高影像的质量和解译的准确性。
遥感影像解译的步骤可以简要概括为：目标识别、特征提取、目标分类和解释。
目标识别是指通过直观观察和判断，找出遥感影像中的目标地物，将其与其他地物区分开来。
特征提取是指根据目标地物的不同光谱反射特征，利用数字图像处理方法提取其特征信息，如光谱特征、形状特征、纹理特征等。
目标分类是指将目标地物按照一定的标准和规则进行分类，将其划分为不同的类别或类型。
利用遥感技术进行土地利用分类分析
利用遥感技术进行土地利用分类分析遥感技术通过获取和解译地表和地球系统的数据，成为土地利用分类分析的有力工具。
土地利用分类分析是对特定地区的土地利用类型进行识别和划分的过程。
通过利用遥感技术进行土地利用分类分析，可以为土地资源管理、环境保护、农业规划等提供重要的信息支持。
一、遥感技术在土地利用分类分析中的应用1. 遥感数据的获取：遥感数据根据其分辨率可分为遥感影像和遥感信息。
遥感影像是通过卫星、飞机等获取的图像数据，其分辨率较高，可提供详细的地表信息。
遥感信息则是通过遥感影像解译而得到的，可以提供更具体的土地利用分类信息。
2. 土地利用分类方法：在利用遥感技术进行土地利用分类分析时，常用的方法包括无监督分类和监督分类。
无监督分类是根据遥感影像中像元的统计特征进行聚类，自动将像元分为不同的类别。
监督分类则是根据人工标记的样本数据进行训练，通过遥感影像的特征和分类算法将未标记的像元分类。
3. 土地利用分类指标：遥感技术可以提取土地利用的特征指标，如植被指数、土地覆盖度、水体面积等。
通过这些指标，可以识别并划分不同土地利用类型，如农田、森林、城市建设用地等。
二、利用遥感技术进行土地利用分类分析的优势1. 高时空分辨率：遥感影像可以提供高时空分辨率的地表信息。
通过对多个时期的遥感影像进行比较分析，可以得到地表变化的信息，并识别土地利用变化的趋势和模式。
2. 自动化处理：利用遥感技术进行土地利用分类分析可以实现自动化处理，减少人力成本和时间成本。
通过编写适当的算法和模型，可以对大量的遥感影像进行快速分析和识别。
3. 多源遥感数据融合：遥感技术可以利用多源的遥感数据进行融合分析，提高土地利用分类的准确性和可信度。
通过将多源数据进行融合，可以更全面地了解土地利用类型和特征。
三、遥感技术在土地利用分类分析中的应用案例1. 精确农业规划：利用遥感技术进行土地利用分类分析可以帮助农业规划部门制定精确的农业发展方案。
通过对农田、水体、森林等不同土地利用类型的识别和划分，可以进行农作物布局和耕地资源管理。
使用遥感与GIS进行土地利用分析的方法
使用遥感与GIS进行土地利用分析的方法遥感与地理信息系统（GIS）是现代地理学和环境科学研究中常用的工具和技术。
遥感技术可以获取地球表面的大量空间信息，而GIS可以处理和分析这些数据，为土地利用分析提供重要参考。
本文将探讨使用遥感与GIS进行土地利用分析的方法。
一、遥感数据的获取和预处理遥感数据可以通过卫星遥感图像、航空遥感图像和激光雷达数据等方式获得。
首先，在进行土地利用分析之前，需要获取与分析区域相关的遥感数据。
然后，对这些遥感数据进行预处理，包括大气校正、几何校正、辐射校正等步骤，以确保数据质量和一致性。
二、影像分类与制作土地利用图影像分类是土地利用分析的核心步骤之一。
传统的分类方法包括基于人工解译的方法和基于统计学的方法。
人工解译需要专业的遥感技术人员对影像进行目视解译，根据土地利用类型进行分类。
而基于统计学的方法则通过机器学习算法对影像进行自动分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林和最大似然分类器等。
通过分类，可以得到土地利用类型的分布情况，并制作土地利用图。
三、土地利用变化的检测与监测土地利用分析的一个重要目标是检测和监测土地利用的变化。
通过对不同时间点的遥感影像进行对比和分析，可以了解土地利用类型的变化情况，并揭示土地利用变化的驱动因素。
常用的土地利用变化检测方法包括像元级变化检测和对象级变化检测。
像元级变化检测通过比较两个时间点的遥感影像像素值的差异来检测土地利用的变化。
对象级变化检测则通过将影像分割成不同的对象，然后比较对象的属性来检测变化。
四、土地利用规划与管理利用遥感与GIS进行土地利用分析可以为土地利用规划和管理提供科学依据。
通过分析土地利用类型的空间分布，可以确定合理的土地利用规划方案。
同时，通过监测土地利用变化，可以及时采取措施进行土地资源的合理利用和保护。
五、土地利用分析的挑战与发展方向在进行土地利用分析时，还面临一些挑战。
首先，遥感数据的获取和处理需要耗费大量的时间和专业知识。
农业遥感图像的变化检测与监测方法研究
农业遥感图像的变化检测与监测方法研究一、引言农业是国家的基础产业之一，其发展对于国家的经济和人民的生活质量有着重要影响。
随着信息技术的不断发展，农业遥感技术被广泛应用于农业领域，为农业的变化检测与监测提供了一种高效、快速、准确的手段。
本文将探讨农业遥感图像的变化检测与监测方法的研究。
二、农业遥感图像的变化检测方法（1）基于像素的方法基于像素的方法是最常用的一种农业遥感图像变化检测方法。
该方法通过比较两个时刻的遥感图像像素之间的差异来检测图像的变化情况。
常用的像素差异度量方法有灰度差值法、光谱角度余弦法等。
在实际应用中，还可以引入像素的空间上下文信息，提高变化检测的精度。
（2）基于目标的方法基于目标的方法是一种通过提取农业目标的特征信息来进行变化检测的方法。
该方法首先对农业目标进行分割和提取，然后通过比较不同时刻目标的特征差异来判断是否发生了变化。
常用的目标特征包括形状特征、纹理特征、颜色特征等。
该方法可以提高对复杂农业区域变化的检测能力。
三、农业遥感图像的变化监测方法（1）基于时间序列的方法基于时间序列的方法是一种通过分析农业遥感图像的时间序列变化来监测农业发展状况的方法。
该方法通过建立时间序列模型，利用多期遥感图像的差异来判断农业的变化情况。
常用的时间序列分析方法有平滑处理、趋势分析、异常检测等。
该方法可以提供农业发展的动态监测信息。
（2）基于机器学习算法的方法基于机器学习算法的方法是一种通过训练算法来识别农业遥感图像中的变化的方法。
该方法首先需要准备标注好的遥感图像数据集作为训练样本，然后通过机器学习算法训练模型来进行变化监测。
常用的机器学习算法有支持向量机、决策树、卷积神经网络等。
该方法可以提高变化监测的准确性和自动化程度。
四、农业遥感图像的变化检测与监测应用案例（1）农田土地利用变化监测利用农业遥感图像变化检测与监测方法可以实时监测农田土地利用的变化情况，及时掌握耕地面积、作物类型等信息，为农业生产的决策提供依据。
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遥感技术的发展为土地利用调查提供了快速 准确的数据来源 和 全 新 的 调 查 方 法 ， 已经成为土 地利用调查的主要手段之一 。 为解决在实际应用 中出现的问题 ， 决策树方法得到了较为广泛的应 用 。 在土地利用 信 息 提 取 方 面 ， 由于不同影像的 光学分辨率和光 谱 分 辨 率 均 不 相 同 ， 这对信息提 取方法和精度的影响较大 。 决策树法分类不需要 数据的分布假设 ， 能够处理组合数据 ， 分类过程简 单直观 ， 可以通过 改 进 决 策 分 支 点 的 数 量 和 阈 值 来提高分类精度
文章编号 ： （ ） １ ６ ７ １ ８ ８ ６ ０ ２ ０ １ １ ０ ３ ０ ３ ０ １ ０ ５
文献标志码 ： Ａ
利用决策树工具的土地利用类型遥感识别方法研究
朱江洪１ 李江风１ 叶 菁１
（ 武汉 ） 资源学院 ， 武汉市鲁磨路 ３ ） １ 中国地质大学 （ ８ ８号， ４ ３ ０ ０ ７ ４
耕地类有较大的 相 似 之 处 ， 近红外波段同样是分 布较为均匀 ， 但其中心轴线较耕地类左移 ， 即整体 反射强度较耕地为低 。 工矿 （ 工 业） 类 光 谱 绿 蓝 波 段 分 布 集 中， 且各 自以均值为 中 心 ， 在 分 布 上 有 一 定 的 相 似 性。各 波段反射强度在 波 段 内 部 分 布 较 集 中 ， 红和近红 外波段分布 区 较 大 。 其 中 ， 以绿波段反射强度最 大， 其次是蓝和红外波段 。 水域类用地反 射 光 谱 蓝 绿 波 段 分 布 集 中 ， 且 与其他波段间的 相 互 重 叠 部 分 较 少 ， 红和近红外 波段整体反射强度较低 ， 尤其是近红外波段 ， 两者 在频数分布 上 有 较 好 的 相 似 性 。 由 于 水 体 深 度 、 成分的不同 ， 反射 波 谱 在 影 像 上 的 表 现 也 不 尽 相 同。
摘 要： 应用决策树的理论和方法 ， 利用遥感数据及其 他 相 关 数 据 和 资 料 进 行 土 地 利 用 信 息 分 类 。 通 过 研 究 地物光谱统计特征 ， 讨论了通过耕地指数等归一 化 地 类 指 数 来 增 强 影 像 地 类 特 征 、 结合 Ｄ ＥＭ 提 取 土 地 利 用 较好地解决了水体和建筑阴影 、 道路等容易混淆区域的区分问题 。 信息的决策树分支点的设计方法 ， 关键词 ： 决策树 ；土地利用 ；遥感 中图法分类号 ： Ｐ ２ ３ ７． ４； Ｔ Ｐ ７ ５ ３
１ 研究方法
合理定义不 同 分 支 决 策 点 ， 是决策树方法结 根据影像地 果是否合理 的 必 要 保 证 之 一 。 因 此 ，
收稿日期 ： ２ ０ １ １ ０ １ ０ ５。
３ ０ ２
武汉大学学报·信息科学版
２ ０ １ １年３月
利用类型 。 由于 遥 感 影 像 的 拍 摄 时 间 、 位置的不 同， 不同土地利 用 类 型 所 呈 现 的 光 谱 反 射 特 征 亦 不相同 。 因此 ， 对于典型地类光谱特征的分析只 能基于同一时相 和 坐 标 系 下 的 影 像 ， 再借助于分 析比较典型的地类光谱与影像滑动窗口范围内的 光谱特征的差异 ， 以达到区分不同的土地利用类 型的目的 。 根据所采集 的 不 同 样 地 的 样 本 ， 统计其４个 波段的数据 ， 再以频数为坐标纵轴 ， 光谱反射值为 横轴绘制光谱特征曲线图 ， 结果见图 １～６。 耕 地 类 光 谱 在 ＱＵ Ｉ Ｃ Ｋ Ｂ Ｉ Ｒ Ｄ 影像中的分布 特征明显 ， 近红外 波 段 强 度 值 从 低 到 高 分 布 范 围 较大 ， 蓝绿波段反射强度值分布相对集中 ， 红波段 反射强度值与蓝波段有重叠 。 林地类反射光谱与
第３ ６卷 第３期 ２ ０ １ １年３月
武 汉 大 学 学 报 · 信 息 科 学 版 Ｇ ｅ ｏ ｍ ａ ｔ ｉ ｃ ｓａ ｎ ｄＩ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎＳ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅｏ ｆＷｕ ｈ ａ ｎＵ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
Ｖ ｏ ｌ ． ３ ６Ｎ ｏ ． ３ Ｍ ａ ｒ ｃ ｈ２ ０ １ １
。
目前 ， 在影像数据指标方面 ， 单纯比较不同地 类在不同波段的 反 射 特 性 的 研 究 比 较 多 ， 组合波 段多局限于 Ｎ 针对土地 Ｄ Ｖ Ｉ等 常 用 指 数 的 应 用 ， 利用的指数设计 较 少 ， 对能显著提高分类效率的 非影像数据的利用则更不多见 。 本文根据 Ｑ 通过分 Ｕ Ｉ Ｃ Ｋ Ｂ Ｉ Ｒ Ｄ 高分辨率影像 ， 析不同地类的反射光谱组合特征 ， 利用波段运算方 法设计地类归一化指数来帮助增强影像的 地 类 特 征， 并通过 Ｄ 高程信息 ， 根据土 Ｅ Ｍ 所包括的坡度 、 地利用分布与地形特征间的匹配关系来帮 助 改 进 决策分支点的定义 ， 使用决策树法从遥感影像中获 取较多类型和 覆 盖 类 型 的 典 型 值 ， 是实现 合理分支点定义的基础 。 为减少分支点表达式的 复杂性 ， 可以通过遥感软件对影像数据进行处理 ， 以便尽可能地拉 大 各 种 地 类 的 影 像 特 征 差 异 ， 并 采用归一化处理 后 形 成 相 关 的 地 类 指 数 ， 从而为 简化决策表达式 、 清晰表达分类策略提供依据 。 １． １ 研究区域及数据概况 选用了经过正 射 校 正 的 ２ ０ ０ ４年武汉市洪山 区鲁巷至东湖 沿 线 区 域 的 ＱＵ 影 Ｉ Ｃ Ｋ Ｂ Ｉ Ｒ Ｄ 影 像， 像数据为 ２． ４ｍ 分辨率 Ｂ、 Ｇ、 Ｒ、 Ｎ Ｉ Ｒ４ 个波段和 ０． ６ｍ 分辨率全 色 波 段 的 ＷＧ Ｓ ８ ４ 数 据。 为 了 配 合 地 形 数 据， 影 像 进 行 了 坐 标 投 影 变 换 ，将 ＷＧ Ｓ ８ ４ 数据转换成 为 北 京 ５ ４ 坐 标 系 下 的 数 据， 并根据武汉地区喻家 山 幅 １ʒ１ 万 标 准 地 形 图 的 范围进行了 裁 剪 ， 以 保 证 数 据 匹 配。衍 生 的 影 像 数据包括根据地类归一化特征指数计算的归一化 地类影像 。 Ｄ ＥＭ 采用喻 家 山 幅 １ʒ１ 万 标 准 地 形 图 数 据， 以 ２． 便 于 和 ＱＵ ４ ｍ 分 辨 率 生 成， Ｉ Ｃ Ｋ Ｂ Ｉ Ｒ Ｄ 影像数据进行栅格匹配 。 衍生的数据包括坡度和 高程 。 １． ２ 典型地类光谱特征 针对 ＱＵ 多个样本采集统计 Ｉ Ｃ Ｋ Ｂ Ｉ Ｒ Ｄ 影像 ， 结果表明 ， 各种地 物 由 于 其 反 射 光 谱 在 不 同 波 长 的接收器上的反射强度不同 ， 因此 ， 通过处理遥感 影像 ， 借助不同波长间光谱强度记录的差异大小 ， 可以在一定程度上帮助区分或者融合不同的土地