陳書(shū)林　瞿佳明

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基于最大似然法的南京市土地利用類(lèi)型分類(lèi)研究

陳書(shū)林瞿佳明

摘要：本文利用監(jiān)督分類(lèi)中的最大似然法對(duì)2010年Landsat-5 TM衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，從而獲得2010年南京市土地利用分布專(zhuān)題圖，并對(duì)分類(lèi)結(jié)果的精度進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果表明：總體分類(lèi)精度達(dá)到84.09%，Kappa系數(shù)分別達(dá)到83.5%，分類(lèi)結(jié)果精度較高。

關(guān)鍵詞：遙感；土地利用變化；最大似然法；圖像分類(lèi)

土地利用類(lèi)型的變化影像著全球物質(zhì)循環(huán)和能量循環(huán)，進(jìn)而影響全球氣候[1]。衛(wèi)星遙感能提供長(zhǎng)時(shí)間尺度的區(qū)域數(shù)據(jù)，因此成為研究人員獲取地表土地利用類(lèi)型的主要數(shù)據(jù)源之一[2]。Landsat-5衛(wèi)星于1984年3月1日發(fā)射升空，其搭載的TM傳感器為研究人員提供了大量的遙感數(shù)據(jù)。TM傳感器圖像包括7個(gè)波段數(shù)據(jù)集，其中3個(gè)可見(jiàn)光波段數(shù)據(jù)，1個(gè)近紅外波段數(shù)據(jù)，2個(gè)短波紅外波段數(shù)據(jù)和1個(gè)熱紅外波段數(shù)據(jù)。然而，Landsat-5 TM傳感器在成像過(guò)程中受到大氣散射、大氣吸收、地形以及空間分辨率等因素的影響，TM傳感器7個(gè)波段數(shù)據(jù)均存在空間不確定性特征[3]。本研究針對(duì)這些問(wèn)題，對(duì)2010年Landsat-5 TM衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像預(yù)處理，然后利用監(jiān)督分類(lèi)中的最大似然法[4]對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行分類(lèi)，并對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。

一、遙感圖像預(yù)處理

Landsat-5 TM影像數(shù)據(jù)首先要通過(guò)恢復(fù)處理消除圖像的幾何畸變、輻射畸變和大氣衰減所引起的誤差。本研究在ENVI 5.1遙感圖像處理軟件中對(duì)2010年南京市Landsat-5 TM影像數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、輻射校正和大氣校正。幾何校正所用的147個(gè)點(diǎn)的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)是利用Trimble GeoXT 2005 Series GPS儀器在南京市均勻測(cè)量所得。然后，采用Image to Image幾何校正方式進(jìn)行幾何校正。本研究所選取的147個(gè)控制點(diǎn)中每個(gè)控制點(diǎn)的均方根誤差均小于1，累積的總體均方根誤差為0.507724，符合精度要求。最后，利用雙線(xiàn)性插值法進(jìn)行重采樣，從而得到幾何校正后的圖像。

輻射校正利用Landsat-5 TM影像在2003年5月5日之后的輻射定標(biāo)系數(shù)進(jìn)行校正[5]。本研究基于MODTRAN4+輻射傳輸模型進(jìn)行大氣校正，采用的工具是ENVI中的FLAASH大氣校正工具。南京區(qū)域需要2景Landsat-5 TM影像才能完全覆蓋，這2景影像的行列號(hào)分別是(Path=120,Row=38)和(Path=120,Row=37)，所以，需將這2景影像先進(jìn)行鑲嵌操作，然后利用南京市邊界矢量數(shù)據(jù)，將南京市區(qū)域范圍從鑲嵌后的影像上裁剪出來(lái)。鑲嵌操作和裁剪操作均在ENVI軟件中完成。

二、最大似然法分類(lèi)及其精度評(píng)價(jià)

本研究首先2007年發(fā)布的《土地利用現(xiàn)狀分類(lèi)》(GB/T21010-2007)標(biāo)準(zhǔn)，并結(jié)合本文研究目的和研究區(qū)用地類(lèi)型集中的特點(diǎn)，將土地利用類(lèi)型分為水體、耕地、林地、建筑用地、草地、未利用地六類(lèi)，并在遙感圖像上選擇了這六類(lèi)地物的訓(xùn)練樣本集。

然后，本研究設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于最大似然法的遙感影像自動(dòng)分類(lèi)器，對(duì)遙感影像進(jìn)行分類(lèi)，得到了2010年南京市土地利用類(lèi)型圖。經(jīng)檢驗(yàn)，總體分類(lèi)精度分別達(dá)到84.09%，Kappa系數(shù)分別達(dá)到83.5%。由此可以看出，本研究設(shè)計(jì)出的分類(lèi)器是有效的，它能大大提高Landsat-5 TM遙感圖像自動(dòng)分類(lèi)的精度?；谧畲笏迫环ǖ倪b感圖像分類(lèi)模型是正確的和有效的，能應(yīng)用于遙感圖像自動(dòng)分類(lèi)中。

三、結(jié)果分析

本研究利用ArcGIS中的空間分析模塊，對(duì)2010年南京市土地利用分類(lèi)結(jié)果專(zhuān)題圖進(jìn)行分析，結(jié)果顯示，2010年南京市土地利用類(lèi)型中耕地最多，為277108公頃，占南京市總面積的42%，其次是建筑用地，面積為184738.7公頃，占南京市總面積的28%，接著是林地，面積占到105565公頃，占南京市總面積的16%，水體面積為79173.72公頃，占南京市總面積的12%，草地面積為8577.15公頃，占南京市總面積的1.3%，未利用地面積僅4618公頃，占南京市總面積的0.7%。

四、結(jié)論

本研究首先對(duì)2010年Landsat-5 TM影像進(jìn)行圖像預(yù)處理，然后對(duì)南京市土地利用類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)，得到水體、耕地、林地、建筑用地、草地、未利用地6種類(lèi)型的分布數(shù)據(jù)，并對(duì)分類(lèi)結(jié)果的精度進(jìn)行了評(píng)價(jià)。經(jīng)檢驗(yàn)，總體分類(lèi)精度分別達(dá)到84.09%，Kappa系數(shù)分別達(dá)到83.5%，結(jié)果表明，6種地物類(lèi)型的分類(lèi)規(guī)則是有效的，可用于南京市土地利用類(lèi)型分類(lèi)研究中。(作者單位：南京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院)

項(xiàng)目名稱(chēng)：江蘇高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目“南京市土地利用變化與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合關(guān)系研究”(2014SJB049)；江蘇高校品牌專(zhuān)業(yè)建設(shè)工程資助項(xiàng)目(PPZY2015A062)；大學(xué)生實(shí)踐創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(201510298096X)。

參考文獻(xiàn)：

[1]孫漢儒 付梅臣.基于CCA的南京市土地利用變化人文影響分析[J].中國(guó)人口資源與環(huán)境，2014(S2):422-425.

[2]陳書(shū)林 劉元波 溫作民.衛(wèi)星遙感反演土壤水分研究綜述[J].地球科學(xué)進(jìn)展，2012，27(11)：1192-1203.

[3]趙英時(shí) 等.遙感應(yīng)用分析原理與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2003.

[4]王增林 朱大明.基于遙感影像的最大似然分類(lèi)算法的探討[J].河南科學(xué)，2010，28(11):1458-1461.

[5]鄧書(shū)斌.ENVI遙感圖像處理方法[M].北京:科學(xué)出版社，2010.