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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

土地的利用情况对于我国的发展具有很重要的意义，传统的采用人工实地勘测土地手段难以满足土地利用快速评估和作出合理土地规划决策的要求。在土地调查工作中，在无法进行地面调查的情况下，利用遥感图像对土地分类，可以做到进行地面抽样调查的同时，能够对土地利用全面、宏观的了解，为作出土地合理利用提供支持。现有的航天及航空遥感，包括ccd 摄像、航空目测、航空遥感、微波遥感等技术手段则恰恰可满足土地分类需求。高空间分辨率卫星及众多静止卫星的日益普及使得将遥感手段应用于土地调查显得十分有效。而在利用遥感图像进行土地分类的过程中，有效的分类方法是相当重要的，研究出更加有效的分类方法是相当重要的。

国内外研究现状

遥感在中国已经取得了世界级的成果和发展,被广泛应用于国民经济发展的各个方面,如土地资源调查和管理、农作物估产地质勘查、海洋环境监测、灾害监测、全球变化研究等,形成了适合中国国情的技术发展和应用推广模式。随着遥感数据获取手段的加强,需要处理的遥感信息量急剧增加。在这种情况下,如何满足应用人员对于大区域遥感资料进行快速处理与分析的要求,正成为遥感信息处理面临的一大难题。这里涉及二个方面,一是遥感图像处理本身技术的开发,二是遥感与地理信息系统的结合,归结起

来,最迫切需要解决的问题是如何提高遥感图像分类精度,

2. 研究的基本内容

本文采用的数据源为云龙湖南部地区的quickbird高分辨率遥感图像。地物在多光谱图像上的亮度体现了地物的光谱特征,不同地物在同一波段上的亮度值不同,同时在各个波段图像上亮度的呈现规律也不相同 。因此,可以通过亮度特征的提取,对特征空间的划分, 达到区分不同地物的目的,进而得到图像分类的结果 。遥感图像分类就是利用计算机对遇感影像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析、识别,选取特征,将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同类别,最后得到遥感影像与实际地物的对应信息,从而实现的通感影像分类。ENVI中基于光谱分类的方法有非监督分类和监督分类。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

针对实验区特点和原始数据图像的土地利用实际情况,把遥感图像中定义为6种土地利用类别:林地、裸地、道路、植被、建筑、水体 。文中用到:平行六面体法、最小距离法、马氏距离法、最大似然法监督分类器对研究区进行土地利用分类 。

采用平行六面体法、最小距离法、马氏距离法、最大似然法对原始图像进行分类的结果从上面的分类结果图与原始图像相比较可以看出,不同的分类方法对于同一地物的类别有不同的判别,但是明显可以看出马氏距离法、最大似然法的分类效果更好。其中平行六面体和最小距离分类器分类结果中包含未分类像元, 无法简单将其归并到某一类中。 其他监督分类器运算结果均未出现未分类像元。

4. 参考文献