刘锟
- 作品数：2 被引量：45H指数：2
- 供职机构：中国科学院地理科学与资源研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 前期土地覆被数据辅助下的分类样本自动选取被引量：2
- 2012年
- 将地学知识与影像标定相结合,一直是目视解译或计算机自动分类制图的主要手段。传统的目视解译方法能够充分利用地学知识,但需要大量的人力、物力,效率较低;计算机分类中尚未出现比较成熟的高效运用地学知识的分类方法。已有研究表明,分类样本可以作为地学知识的载体,将地学知识融入分类过程中;此外,无监督聚类可以显著提高样本选取的效率,有助于提供足够的样本,为将地学知识高效地融入计算机分类提供了一定的基础。本文提出一种以前期土地利用数据辅助与影像聚类相结合的样本自动选取方法。利用自动选取的样本,通过最大似然分类器对TM影像进行分类,并与手动选取样本分类的方法进行了对比分析。研究结果表明,在分类效果上,本文提出的前期土地覆被辅助下的分类样本自动选取方法,优于手动选取样本的方法,提高了分类效率。在水体、林地、园地、城镇建设用地等7种类型上的分类整体精度达到84.18%,kappa系数为0.8066;手动选取样本进行分类的整体精度为77.04%,kappa系数为0.7196。
- 刘锟杨晓梅张涛
- 关键词：LUCC
- 最优分割尺度下的多层次遥感地物分类实验分析被引量：43
- 2011年
- 为了快速、准确地提取我国海岸带地区土地利用及其变化信息,选择高分辨率遥感影像作为数据源,提出了最优分割尺度下的遥感多层次地物识别分类方法。首先,通过改进的局部方差法进行最优分割尺度的确定,建立影像中各对象的方差均值与变化率随分割尺度变化曲线,确定方差均值的峰值,以变化率开始呈现下降趋势时所对应的分割值为最优分割尺度参考;然后,针对地物分类特征差异选取各自适宜的分割尺度,建立多层次地物特征表达与规则,最后,实现最优尺度分割选择下的遥感多层次识别分类,即实现较大尺度下分割形成父对象,而较小尺度下分割出其若干子对象的目标,提出了快速、自动化获取土地利用/覆盖图的策略流程。本文选取了广东省珠海市海岸带地区作为实验区,利用多层次遥感分类方法进行地物识别分类。结果表明,其目视效果以及总体精度、Kappa系数,均优于传统方法和单一分割尺度下的影像分类方法。
- 李秦高锡章张涛张涛刘锟
- 关键词：局部方差
