集成多时相ETM+影像的证据推理湿地遥感分类  

Wetland Classification Using Evidential Reasoning Approach with Multi-Temporal Landsat ETM+Imagery

作　　者：李华朋[1,2] 张树清[1] 孙妍[1,2] 刘春悦[1,2] 

机构地区：[1]中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130012 [2]中国科学院研究生院,北京100049

出　　处：《吉林大学学报（地球科学版）》2011年第4期1246-1252,共7页Journal of Jilin University：Earth Science Edition

基　　金：国家自然科学基金项目(40871188);国家科技支撑项目课题(2009BADB3B01-05);中国科学院知识创新工程信息化项目课题(INFO-115-C01-SDB4-05);中国科学院知识创新工程重要方向项目课题(KZCX2-YW-Q10-1-3)

摘　　要：选择黑龙江省扎龙湿地自然保护区作为研究区,开展了基于Dempster-Shafer理论的证据推理方法（ER）湿地遥感空间分类研究,提出了一种针对ETM＋多波段遥感影像的计算证据支持度的新算法,利用证据推理方法集成研究区5个时相的ETM＋影像。研究表明,证据推理方法能有效集成多时相ETM＋影像实现湿地空间分类,其总体分类精度比基于任一单时相影像的最大似然法（MLC）分类精度都高,提高幅度约为2%-12%。The Zhalong National Nature Reserve（NNR） that located in Heilongjiang Province was selected as a study area,five temporal ETM＋imagery covering the study area were used as material for wetland mapping.An evidential reasoning（ER） approach that built on Dempster-Shafer theory was introduced to combine the five images.We used a new algorithm named minimum distance to generate evidence support from ETM＋image.Results indicated that ER was an effective approach to integrate multi-temporal imagery for wetland mapping.Compared to classification results of single image based maximum likelihood classifier（MLC）,the improvement of overall accuracy by ER approach was apparent（2%-12%）.

关 键 词：图像分类 湿地空间分类 多时相影像 证据推理 遥感 

分 类 号：TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]