基於envi下的土地利用資訊提取
1. 前言
對於土地利用資訊的提取的研究,國內外各類文獻資料中介紹的方法十分繁多,可大致分為:基於監督分類法、基於非監督分類法、基於決策樹分類法、基於物件導向分類法、以及基於人工神經網路分類法5種。對於不同區域以及不同時相的資料,選取的方法不盡相同。提取土地利用資訊的首要目標是選取最合適的分類方法來提取需求方最關注的資訊。本文採取的分類方法為基於決策樹的分類方法,研究區域位於雲南省東南部,使用的資料報括tm資料和dem高程資料。tm資料報中共有7個波段,可見光的所有波長都包括在內並且包含有乙個近紅外波段,其中儲存了豐富的地物光譜資訊,可以提取出二級或以下的土地利用型別資訊。在遙感影像中同物異譜和同譜異物的現象並不罕見,因此輔助伴以dem高程資料來區分地物的便顯得尤為重要。下面便對該資訊提取過程予以詳述。
2. 研究區域概況
本次研究區域位於雲南省東南部地區,該地區以山地和丘陵地形為主,山體上覆蓋有大量的常綠植被,並伴有少量灌木林和農用地。農用地以水田和旱地為主,其周圍常常伴有小面積的坑塘或湖泊,城鎮居民區以及建設用地大都位於地勢較為平坦的山谷地區或河流衝擊所形成的平原地帶,大型河流周圍還常常伴有少量的沼澤或灘塗地。由於天氣影像,整幅影像上有少量的雲層和雲層陰影,在研究中發現近紅外波段能夠有效的抑制雲層及其陰影的資訊,在該波段上,其dn值一般都低於120,故能很好的利用該波段將雲層及其陰影從影像中分離出來。通過對當地的tm影像的初步判讀,以及根據客戶所提供的參考資料進行比較分析後,大致可以將該地區的土地利用型別分為:雲和陰影、水域、丘陵水田、城鎮用地、裸岩石礫地、丘林旱地、有林地、灌木林地、沼澤地和裸土地,共10類,由於有林地所佔的面積最大且其關注度相對較低,故在後續的處理中會將雲層及其陰影歸併到林地當中。
3. 資料準備
3.1 資料準備
(1)雲南省東南部地區tm資料1景,影像獲取時間為2023年8月30日,解析度為30m,行列號為128(path)、44(row),中心經緯度為103°55′、24°46′,投影座標係為albers conical equal area,大地基準面為:d_krasovsky_1940。
(2)一小塊已經分好類的向量資料檔案,該資料由需求方提供,用於分類前地物型別的比較**以及分類後的精度驗證。
3.2 軟體準備
(1)esri evi 4.8-64bit/32bit,根據計算機的系統位數安裝不同版本的envi,破解方法在提供的軟體包中有詳細說明。
(2)envi下的cart擴充套件工具,cart為一種決策樹生成演算法,該演算法被稱為機器學習或專家系統,提供了一種非引數判別多資料層之間的統計關係,以產生乙個二進位制的決策樹。
(3)esri arcgis 10.0(輔助軟體)。
3.3 硬體準備
(1)計算機,cpu>=奔騰四代,記憶體》=512m,硬碟》=1gb。
4. 處理流程圖
圖01 處理流程圖
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