陈书林　瞿佳明



基于最大似然法的南京市土地利用类型分类研究

陈书林瞿佳明

摘要：本文利用监督分类中的最大似然法对2010年Landsat-5 TM卫星图像数据进行分类，从而获得2010年南京市土地利用分布专题图，并对分类结果的精度进行评价，结果表明：总体分类精度达到84.09%，Kappa系数分别达到83.5%，分类结果精度较高。

关键词：遥感；土地利用变化；最大似然法；图像分类

土地利用类型的变化影像着全球物质循环和能量循环，进而影响全球气候[1]。卫星遥感能提供长时间尺度的区域数据，因此成为研究人员获取地表土地利用类型的主要数据源之一[2]。Landsat-5卫星于1984年3月1日发射升空，其搭载的TM传感器为研究人员提供了大量的遥感数据。TM传感器图像包括7个波段数据集，其中3个可见光波段数据，1个近红外波段数据，2个短波红外波段数据和1个热红外波段数据。然而，Landsat-5 TM传感器在成像过程中受到大气散射、大气吸收、地形以及空间分辨率等因素的影响，TM传感器7个波段数据均存在空间不确定性特征[3]。本研究针对这些问题，对2010年Landsat-5 TM卫星图像数据进行图像预处理，然后利用监督分类中的最大似然法[4]对预处理后的图像进行分类，并对分类结果进行评价。

一、遥感图像预处理

Landsat-5 TM影像数据首先要通过恢复处理消除图像的几何畸变、辐射畸变和大气衰减所引起的误差。本研究在ENVI 5.1遥感图像处理软件中对2010年南京市Landsat-5 TM影像数据进行几何校正、辐射校正和大气校正。几何校正所用的147个点的经纬度数据是利用Trimble GeoXT 2005 Series GPS仪器在南京市均匀测量所得。……