【摘 要】
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遥感图像分类是遥感图像自动信息提取的重要手段,分类结果的精度与完备性会直接关系到信息提取任务的完成与否。SAR图像和TM图像成像机理不同,同一地区的这两种图像具有互补
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遥感图像分类是遥感图像自动信息提取的重要手段,分类结果的精度与完备性会直接关系到信息提取任务的完成与否。SAR图像和TM图像成像机理不同,同一地区的这两种图像具有互补性,综合利用这两种图像进行土地覆盖分类,可以提高土地覆盖的分类精度。本文阐述了多源遥感图像的融合技术、SAR遥感原理、TM图像特性、分类评价方法等,选择基于SAR和TM图像融合技术对多源遥感图像分类进行研究。系统阐述了特征级和决策级的融合分类,SVM、H/α-Wishart、最大似然分类方法;应用支持向量机对单极化SAR和TM图像进行特征级融合分类,其总体分类精度为90.80%,比单独的SAR和TM图像分类提高了22.40%和6.20%;提出基于规则的全极化SAR和TM图像决策级融合分类方法,对全极化SAR图像的H/α-Wishart初步分类结果和TM图像最大似然分类结果进行精度评价和分析,选取两幅分类图中混淆严重的样本,通过多源遥感图像之间的优势互补关系构建决策融合规则,对分类结果按照所建立的规则进行融合处理,总精度为91.80%,比单独的SAR和TM图像分类精度提高了13.80%和6.40%,林地和建筑用地的分类精度提高最为明显,比SAR图像提高95.15%和13.38%。研究结果表明:本文采用的方法能有效地提取出研究区内的耕地、林地、水体、建设用地和未利用地这5种土地覆盖类型,混淆严重的林地、建筑用地和水体被很好的区分离开来,提高了图像的分类精度。
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