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IKONOS影像在城市绿地提取中的应用V

2011-12-29 11:59:55来源:《地理研究》 编辑:wenzi浏览:

  3.3、提取精度分析

  为了验证上述方法的有效性, 采用单一的非监督ISODATA 聚类法对试验区多光谱影像进行绿地信息提取(见图5)。因为对高分辨率遥感影像来讲, 相对其它方法, ISO2DATA 方法对不同种类地物的光谱聚类效果较好。选择试验区绿地样本点参与训练分类, 并将绿地提取结果与上述方法提取的结果进行比较。

图5 ISODATA分类提取结果

  综合比较以上两种方法提取的结果, 可看出采用分级分类法提取的绿地界限清晰, 尽管存在少量混分现象, 但与单一的ISODATA 聚类方法相比, 混分现象明显减少, 信息提取的精确度明显提高, 面积精度能够满足城市绿地信息调查的要求。单一ISODATA 聚类提取的绿地与试验区老建筑屋和沥青路面的混分现象明显。目视解译试验区影像的绿地信息, 并进行实地验证和修正, 以目视解译结合实地验证、修正所提取的绿地作为参照值,将上述两种方法提取结果分别与参照值比较。表1 为提取结果的精度分析。

表1  两种方法绿地提取结果对比

  4、结果评价与讨论

  当前采用任何一种方法都很难一次性地分离出影像中所有的城市类别而同时保持合理的精度, 但在不同层次上采用不同光谱特征和具有针对性的算法对地物进行分类, 证明是有效的。分级分类提取法在提取目标时, 首先对地物特征进行分析, 进而对各种提取方法的效果进行比较并选择其中较满意的方法, 通过比较提取结果与地面实况, 并将结果与单一ISODATA 聚类结果相比, 本方法提取的绿地混分现象减少, 分类结果的可信度高。

  由于城市地物复杂, 并且理论上小于16m2的绿地在图像中和周围地物构成混合像元,存在少量误分类。考虑到绿地信息提取研究的对象是整个城市, 尺度相对较大, 上述方法的绿地提取精度能够满足一般应用和研究的需要。

  利用高分辨率卫星数据进行城市绿地提取, 解决了城市绿化覆盖的不易量测性。通过影像客观地对城市绿化情况进行调查和动态监测, 进而进行城市生态评价, 是高分辨率卫星影像应用研究的一项重要内容。结合其它影像数据如高光谱影像及航空影像数据, 不但能提高监测分析的精度, 还可进行绿地类型的划分。在城市地物分类的应用研究中, 除了分析影像的光谱信息外, 还应分析纹理、形状、大小和其它特征值在精确定量分类中的应用。

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