地形数据辅助下的山区土地覆盖分类研究_中国煤炭行业知识服务平台

地形数据辅助下的山区土地覆盖分类研究

作者

张睿张继贤李海涛
单位

山东科技大学地球信息科学与工程学院中国测绘科学研究院中国测绘科学研究院山东青岛266510 北京100039
摘要

山区土地覆盖分类经常受到地形效应及太阳高度角的影响,使用纯粹的基于光谱特征的分类方法很难取得较高的分类精度。本文以从DEM得出的高程、坡度、粗糙度三个地形数据集作为山区土地利用覆盖分类的辅助数据,使用最大似然分类器和基于Back Propagation算法的多层前馈型神经网络分类器分别对上述由光谱数据及地形辅助数据叠和生成的多波段影像进行分类试验,结果显示地形数据辅助下分类结果的精度较原始影像有一定程度的提高。
关键词

DEM 人工神经网络 BP 遥感影像分类
基金项目(Foundation)

国家高技术研究发展计划(863计划)“规模化高效率土地资源遥感监测业务运行系统”(2003AA131010)资助；