基于 TM 影像的土地覆盖分类比较研究.pdf

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1、2014年3月绿色科技JournalofGreenScienceandTechnology第3期基于TM影像的土地覆盖分类比较研究马明，岳彩荣。，张云飞，李小婷，张博。(1．西南林业大学，云南昆明650224；2．西南林业大学，森林资源管理与遥感实验室，云南昆明650224；3．国家林业局西北林业调查规划设计院，陕西西安710048)摘要：以云南省文山壮族苗族自治州麻栗坡县2005年TM影像为试验数据，利用最大似然分类(MLC)、支持向量机(SVM)以及随机森林(RF)3种分类方法进行了土地覆盖遥感分类研究。从分类精度、样本数量对分类器的影响、模型复

2、杂度、分类速度等几个方面进行了比较分析。结果表明：随机森林分类法最优，而经典方法之一的最大似然分类法最稳定。所得出的结论对在类似的应用中如何选择合适的分类方法具有一定的参考价值。关键词：TM影像；土地覆盖；最大似然；支持向量机；随机森林中图分类号：X16文献标识码：A文章编号：16749944(2014)03—0001—041引言似然分类(MaximumLikelihoodClassification，MLC)是基于统计模型分类的最常用且精度较高的监督分类全球变化研究的深入开展引发了区域土地利用变法，但感数据的统计分布具有高度的复杂性和随机性，化这一

3、热点问题l_1]，人类活动对环境的影响也受到各分类结果不可避免地存在误分、漏分的情况]，且分类国科学家的广泛关注，尤其是人类为了生存和发展进行精度很大程度上依赖于分割尺度的大小]。支持向量的土地开发利用以及由此引起的土地覆盖变化]。遥机分类(SVM)是近年来在统计学理论基础上发展起来感技术是获取土地覆盖及其变化的最重要途径，利用影的一种新型算法。实验表明SVM不但能．获得比较高像图进行调查研究由来已久。美国NASA的陆地卫星的分类精度，而且在学习速度、自适应能力、特征空间维(Landsat)计划(1975年前称为地球资源技术卫星～数不限制、可表达性等

4、方面具有优势，更适合于复杂、高ERTS)，所获取的多波段扫描影像具较高空间分辨率、维的数据分析处理，但是SVM用于解优化问题的逼波谱分辨率、极为丰富的信息量和较高定位精度，已经近算法会影响泛化能力。随机森林分类(RF)是由成为世界各国广泛应用的重要的地球资源与环境遥感Breiman[1提出的基于决策树分类器的融合算法，其优数据源。点在于对于很多种资料，它可以产生高准确度的分类本文研究内容来源于亚太森林网络(APFNET)资器，应用处理大量的输入变量时能够保证其高效性。但助的国际合作项目“大湄公河次区域森林覆盖与碳储量对于有不同级别的属性数据，级别划分

5、较多会对随机森遥感制图”的部分研究内容。大湄公河次区域是指湄公林产生更大的影响。河流域的6个国家共7个地区，包括柬埔寨、越南、老本文以TM影像为试验数据，应用以上3种图像分挝、缅甸、泰国和我国的云南省及广西壮族自治区。本类方法进行土地覆盖分类试验，从分类精度、样本数量文的研究内容源于该项目中我国云南省森林覆盖遥感对分类器的影响、模型复杂度、分类速度等几个方面进制图的重要研究内容，其中麻栗坡县是云南项目区中一行了比较分析，以寻求整个湄公河区域土地覆盖遥感分个试验区。类的最优技术方案。云南省文山壮族苗族自治州麻栗坡县，地理坐标为东经104。33～105。

6、18，北纬22。48～23。33，总面积为2数据源及预处理2395hm，境内属亚热带季风气候，地表因受盘龙河、畴阳河、八布河的强烈切割，形成了西北～东南向的山地2．1数据源及预处理与峡谷相间的地形，且土地覆盖变化差异明显]，使得遥感数据采用美国Landsat卫星所获取的多波段该地适合用作实验区域。扫描影像产品。成像时间为2005年5月25日，图像轨传统的数据分类方法是根据数据的统计特征与训道号：pl28r43、pl27r43、p128r44和pl27r44。图1为4练样本数据之间的关系来进行分类的，其分类精度往往景影像数据经过裁剪拼接后按5(R)，4

7、(G)，3(B)合成很不理想。近年来在采用支持向量机(SupportVector得到的研究区遥感影像图。Machine，SVM)和随机森林(RandomForests，RF)等2．2土地覆盖分类系统和训练样本数据新方法进行研究的过程中，取得了很大的进展口]。最大分类系统建立主要基于国土资源部《土地利用现状收稿日期：2013-02—25基金项目：亚太森林网络(编号：APFNET／2011／PA004)：大湄公河次区域森林变化监测与森林碳制图；国家自然基金(编号：31260156)资助作者简介：马明(1984一)，男，陕西咸阳人，西南林业大学硕士研究生。

8、通讯作者：岳彩荣(1964)，男，云南昭通人，博士，教授，主要从事林业遥感和GIS应用方面教学和研究工作。马