基于ETM+影像的凌源市土地利用遥感分类方法的研究  

作　　者：李铁柱[1] 李铮[2] 宫斌[2] 赵磊[3] 

机构地区：[1]沈阳农业大学土地与环境学院,辽宁沈阳110866 [2]沈阳市地产咨询评估中心,辽宁沈阳110014 [3]辽宁省国土资源调查规划局,辽宁沈阳110032

出　　处：《黑龙江科技信息》2011年第22期78-79,共2页Heilongjiang Science and Technology Information

摘　　要：本文以辽宁省凌源市为研究对象,采用RS技术,以ETM+数据为信息源,使用ENVI遥感影像处理软件进行数据处理,对凌源市土地利用类型进行分类,并对分类结果进行精度比较分析。分类的方法包括非监督分类,监督分类的最大似然法分类以及决策树分类。采用混淆矩阵法对三种分类结果进行精度分析。结果表明,非监督分类与最大似然法分类的总体精度分别为84.34%、85.82%,精度不高。在决策树分类中,对数据进行地物光谱特征分析、NDVI特征分析、主成分分析并结合DEM数据,建立一棵比较合理的决策树,总体分类精度达到90.65%。

关 键 词：ETM+ 非监督分类 监督分类 决策树分类 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]