多光谱遥感图像土地利用分类区域多中心方法

针对遥感图像土地利用一种类别由多种地物组成,存在难以求取类别光谱特征多元分布模型的问题,分析了多光谱遥感图像土地利用的光谱特征和区域多中心特征,提出了一种光谱信息和区域信息基于规则的区域多中心分类方法,以类别的类内中心集合表征类别模式,以区域为分类单元,以区域单元含类别类内中心数和区域单元中属于某种类别的像元占单元总像元的百分比为分类准则;采用类内中心表征类别模式和基于规则的分类方法,较好地解决了土地利用类别由多种地物组成、类别模式不满足多元正态分布的问题,由于类别区域单元多中心特性差异大,分类规则的建立及训练样本的选择易于实现。实验表明:该方法能提高分类精度4%—6%。

遥感图像土地利用/覆盖多光谱特征分布空间距离分析方法

研究遥感图像多光谱特征分布是设计分类算法的关键。针对土地利用/覆盖类别由多种地物组成,难以求取多元分布模型分析类别多光谱特征的问题,提出了一种遥感图像土地利用/覆盖多光谱特征分布空间距离分析方法,以样品均值矢量作为类别中心,用最大最小法聚类形成类别多聚类中心,计算各聚类中心与类别中心的空间距离,以距离为横坐标、聚类中心含有的像元数占样品总数的百分比为纵坐标作图,形成内类、类间空间距离分布曲线分析遥感图像土地利用/覆盖类别多光谱特征。分类实验结果与空间距离分析结论吻合,说明空间距离分析方法可行。该方法利用空间距离把多维光谱分布转化为一维距离分布,计算简单,聚类门限值易于确定,多光谱分布特征清晰,较好地解决了多光谱特征的多元分布问题。