高分辨率遥感卫星影像在土地利用分类及其变化监测的应用研究

研究了 IKNOS米级高分辨率遥感影像在大比例尺土地利用图件更新中的应用技术 ,提出采用基于知识的土地利用覆盖分类以及变化监测系统方法 ,首先利用 NDVI植被指数和半方差纹理特征的知识进行影像大类区域分割 ;其次结合光谱知识对各影像区域进行详细分类 ,同时利用区域生长技术与地类空间知识进行区域分类 ;第三步是分类后处理与变化信息提取 ,利用基础图件提供的知识与各区域分类进行比较以发现变化的区域。北京房山良乡试验区的试验表明 ,Kappa系数为 0 .912 ,总精度为 0 .938;变化信息错误率为 13.6 9% ,基于知识的分类与变化信息自动提取可以为在 GIS/ RS环境下的目视数字化提供目标 。