ERDAS软件支持下的土地利用/土地覆盖分类研究——以郑州市土地利用/土地覆盖制图为例

摘要

目前,遥感影像被广泛用于土地利用/土地覆盖研究.如何提高遥感影像的解译精度,促进遥感技术的实用化,是遥感应用中一个比较迫切的问题.该文利用LANDSATTM影像,在ERDAS软件的支持下,结合郑州市土地利用/土地覆盖制图,从提高训练区数据质量和考虑先验概率两方面对提高贝叶斯监督分类的精度作了探讨.第一部分为遥感综述,简要介绍了遥感概念、原理以及遥感技术现状和发展趋势.第二部分介绍了遥感在土地利用/土地覆盖中的应用.首先介绍了土地利用/土地覆盖的概念,然后简要介绍了从70年代至今土地利用/土地覆盖研究中遥感应用的发展历程,最后对遥感分类方法,包括传统的分类方法以及目前新出现的尚处于探索和完善阶段的一些分类方法作了介绍和评述.第三部分对遥感制图过程中的一些关键技术进行了详细介绍,并对该文在遥感制图的各个步骤中拟采取的方法技术及思路进行了阐述.第四部分简要介绍TM影像数据特征及该文研究选用的影像特征.第五部分系统介绍了以TM数据为信息源,在ERDAS软件支持下的郑州市土地利用/土地覆盖图的整个编制过程.在此过程中,分别对训练区未进行滤波处理和进行滤波处理、考虑先验概率和忽略先验概率时的分类精度进行了比较.

目录

文摘

英文文摘

引言

1遥感综述

1.1遥感概念及原理

1.2遥感技术现状

1.3遥感技术的发展趋势

2遥感在土地利用/土地覆盖研究中的应用

2.1土地利用/土地覆盖的定义

2.2土地利用/土地覆盖研究中遥感应用的发展历程

2.3土地利用/土地覆盖遥感分类方法简介

2.3.1遥感图像分类概念及原理

2.3.2传统的土地利用/土地覆盖分类方法

2.3.3模糊分类方法

2.3.4人工神经网络分类方法

2.3.5基于知识的影像分类方法

2.3.6土地利用/土地覆盖动态监测分类方法

3遥感土地利用/土地覆盖制图的一般步骤及关键技术

3.1遥感土地利用/土地覆盖制图的一般步骤

3.2数据预处理

3.2.1辐射校正

3.2.2噪声剔除

3.2.3几何校正

3.3训练区的选择

3.3.1训练区的选择原则

3.3.2训练区纯化

3.4先验概率的确定

3.5分类结果的评价

3.5.1误差的产生和表达

3.5.2精度评价

4 TM影像数据特征及选用的案例区影像特征

4.1 TM影像数据特征及其在土地利用/土地覆盖方面的应用

4.2选用的案例区影像特征

5影像处理工作步骤

5.1案例区概况

5.2数据预处理

5.2.1辐射校正

5.2.2地面控制点的确定

5.2.3案例区的切割

5.3图像判读

5.4训练区和检验区的选择

5.5训练区的纯化

5.6分类及精度评价

5.7先验概率（Prior Probality）的处理

5.8后处理工作

5.8.1制图综合

5.8.2错分纠正

5.9土地利用和土地覆盖现状图的生成

5.9.1类别合并

5.9.2成图

6结论及不足

参考文献

后记

附图1

附图2