ALOS影像数据土地覆盖分类及景观特征研究

摘要：

通过马氏距离法、最大似然法、支持向量机三种途径对土地覆盖进行分类,以混淆矩阵对分类结果做精度评价,结果显示,最大似然法和支持向量机分类有较好的效果.以最大似然法为例,通过引入归一化植被指数(NDVI)、基于灰度共生矩阵的纹理特征等进行不同特征组合的分类,探讨其对分类的影响.研究表明,NDVI、对比度、均值参与分类后,对分类精度都有不同程度的提高,而三者与原始波段的结合分类精度最高.基于分类结果做景观格局定量分析.结果表明,研究区景观类型较为丰富,以耕地为主导,再加上城镇和农村聚落用地,约占到整个研究区的82％,表明景观所受的人类活动干扰和压力很大、生态风险高.因此,必须强化黑河中游绿洲荒漠区的土地利用规划和管理,适当约束耕地和聚落用地的扩张,提高土地利用效率;要加强生态保护和建设,提高景观的抗干扰能力.

关键词：ALOS、土地覆盖、分类、景观格局

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目91025002

在线出版日期：2012-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：216-221