基于多源数据的半监督分层土地利用分类

随着遥感技术的发展,遥感数据的光谱、空间分辨率得到很大程度的提高,但是对于仅依靠单一数据源的土地利用分类仍然存在很多问题。提出了一种融合LiDAR数据和高分辨率航空影像的土地利用半监督分层分类方法,即首先仅对LiDAR数据进行粗分类;其次根据LiDAR分类结果辅助选择训练样本并获取高程掩膜,采用最大似然法对航空影像进行中分类;在细分类层次中利用LiDAR数据建立判别规则,对LiDAR粗分类结果与影像中分类结果进行基于知识的交叉验证,以进一步提高分类精度。通过两个不同区域的数据验证了半监督分层分类方法的可行性。