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遥感技术与应用  2002, Vol. 17 Issue (6): 299-303    DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2002.6.299
研究与应用     
基于光谱角分类器遥感影像的自动分类和精度分析研究
梁 继,王 建,王建华
(中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃兰州  73000)
Study on Automatic Classification and Accuracy Analysis of
Remote Sensing Image Based on SAM
LIANG Ji, WANG Jian, WANG Jian-hua
(Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research
Institute,Chinese Academy of Sciences,Lanzhou730000,China)
 全文: PDF 
摘要:

遥感影像是地球表面一定区域景观和覆盖的客观记录和形象显示。选择黑河弱水流域作为自动分类的典型研究区,利用该区域的Landsat 7ETM+遥感影像结合地面实况调查数据,寻找土地利用/覆盖类型自动分类的训练样本,运用光谱角分类方法对ETM+图像进行自动分类。通过分类图像与地面真实样本数据对比分析,获得适用于荒漠地表遥感影像自动分类的可行性方法,并且进一步讨论了混淆矩阵计算的分类误差,研究了以Kappa分析为基础的精度评价。

关键词: 自动分类光谱角分类器精度评价混淆矩阵 Kappa分析    
Abstract:

Based on the Landsat 7 ETM+ data and ground truth data, this paper takes Ruoshui Valley in the Heihe Basin as the typical region, and selects the training size of land use/cover classification with the method of Spectral Angle Mapper(SAM). Comparing the classification image with the true sample data,the paper got the feasible method for the desertification classification. And the accuracy of classification was also analyzed by using confusion matrix and Kappa statistic. The results show that the SAM could be used to classify land types with the overall accuracy of 0.7796 and the Kappa coefficient of 0.7139.

Key words: Classification    Spectral Angle Mapper(SAM)    Accuracy analysis    Confusion matrix    Kappa analysis
收稿日期: 2002-10-19 出版日期: 2011-11-21
:  TP 75  
基金资助:

中国科学院寒区旱区环境与工程研究所创新课题“黑河流域典型区土地覆盖遥感的调查主题精度分析”(CACX210102)。

作者简介: 梁继(1976-),女,硕士研究生,从事遥感与地理信息系统应用研究。
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作者相关文章  

引用本文:

梁 继,王 建,王建华. 基于光谱角分类器遥感影像的自动分类和精度分析研究[J]. 遥感技术与应用, 2002, 17(6): 299-303.

LIANG Ji, WANG Jian, WANG Jian-hua. Study on Automatic Classification and Accuracy Analysis of
Remote Sensing Image Based on SAM. Remote Sensing Technology and Application, 2002, 17(6): 299-303.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2002.6.299        http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2002/V17/I6/299

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