【摘 要】
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随着传感器技术的不断发展,高分辨率遥感影像数据的获取也越来越方便.但在遥感影像分类中,并不是空间分辨越高,分类精度就越高.以滇西北香格里拉地区为研究区,以SPOT5 HRG影像和高分一号影像为数据源,进行了多尺度分类实验.首先,采用立方卷积法对两种影像进行尺度扩展,利用变异函数计算影像中各地类的最优尺度,其次,采用最大似然法对其进行多尺度分类,最后,利用混淆矩阵、总体分类精度和Kappa系数对其分
【机 构】
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云南师范大学旅游与地理科学学院 昆明 650500
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随着传感器技术的不断发展,高分辨率遥感影像数据的获取也越来越方便.但在遥感影像分类中,并不是空间分辨越高,分类精度就越高.以滇西北香格里拉地区为研究区,以SPOT5 HRG影像和高分一号影像为数据源,进行了多尺度分类实验.首先,采用立方卷积法对两种影像进行尺度扩展,利用变异函数计算影像中各地类的最优尺度,其次,采用最大似然法对其进行多尺度分类,最后,利用混淆矩阵、总体分类精度和Kappa系数对其分类精度进行评价.结果 表明：(1)大部分地物类型的最优尺度并不在原始尺度,而是在更大的尺度上.其中,水体的最优尺度最大,在25-30m左右；其次是耕地、草地、灌丛、道路、居民地和林地,在20-24m左右；而阴影和河漫滩则基本保持在原始尺度(8m和10m).(2) SPOT5 HRG影像和高分一号影像多尺度叠加影像分类结果的总体分类精度比原始多光谱影像的总体分类精度分别高出12.84％和14.76％,Kappa系数分别高出0.1306和0.1419.由此可见,研究区多尺度分类方法可以提高遥感影像的分类精度.
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