基于纹理特征的高分辨率遥感图像土地利用分类研究

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• 责任者：胡玉福^c四川农业大学^d1977^e博士^f副教授 ; 邓良基 ; 匡先辉 ; 王鹏 ; 何莎 ; 熊玲
• 刊名：地理与地理信息科学
• 出版年：2011
• 卷期：27^b5
• 关键词：遥感 ; 土地利用变化20^a高分辨率法 ; 纹理 ; 分类 ; 耕地 ; 林地 ; 建设用地 ; 数据采集 ; 图像处理21^a云南
• 页码：42～45,68
• 索书号：P190.6/208-13
• 图表：^c表2参20插图
• 分类号：2110,2700
• 文摘期号：2012/05

摘要

为了提高高分辨率遥感图像土地利用分类精度，该文以金沙江下游河谷地带SPOT 5遥感图像350×350像元作为试验区，在ERDAS IMAGINE 9.0和ENVI 4.1软件平台支持下，采用灰度共生矩阵方法提取遥感图像对比度、角二阶矩、熵、同质度等纹理指标辅助遥感图像分类，分析结果表明，相对于传统监督分类方法，基于纹理特征辅助监督分类方法总Kappa系数提高了9.15%，耕地、林地、水域、建设用地、未利用地Kappa系数分别提高了7.60%、6.17%、3.59%、15.74%和2.96%，分类结果面积准确率分别提高了3.38%、13.47%、4.65%、10.22%和1.53%，说明纹理辅助监督分类方法相对于传统监督分类方法有效提高了土地利用分类精度。