J4 ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (4): 1246-1252.

• 地球探测与信息技术 • 上一篇    下一篇

集成多时相ETM+影像的证据推理湿地遥感分类

李华朋1, 2, 张树清1, 孙妍1, 2, 刘春悦1, 2   

  1. 1.中国科学院东北地理与农业生态研究所, 长春130012;
    2.中国科学院研究生院, 北京100049
  • 收稿日期:2010-10-07 出版日期:2011-07-26 发布日期:2011-07-26
  • 通讯作者: 张树清(1964-),男,吉林白山人,研究员,博士生导师,主要从事数据挖掘、GIS几何建模等方面研究 E-mail:zhangshuqing@neigae.ac.cn
  • 作者简介:李华朋(1984-)|男|辽宁抚顺人|博士研究生|主要从事多源遥感分类及数据挖掘等方面研究|E-mail:lhpcas@163.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(40871188);国家科技支撑项目课题 (2009BADB3B01-05);中国科学院知识创新工程信息化项目课题(INFO-115-C01-SDB4-05);中国科学院知识创新工程重要方向项目课题(KZCX2-YW-Q10-1-3)

Wetland Classification Using Evidential Reasoning Approach with Multi-Temporal Landsat ETM+Imagery

LI Hua-peng1, 2, ZHANG Shu-qing1, SUN Yan1, 2, LIU Chun-yue1, 2   

  1. 1.Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun130012, China;
    2.Graduate University, Chinese Academy of Sciences, Beijing100049, China
  • Received:2010-10-07 Online:2011-07-26 Published:2011-07-26

摘要:

选择黑龙江省扎龙湿地自然保护区作为研究区,开展了基于Dempster-Shafer理论的证据推理方法(ER)湿地遥感空间分类研究,提出了一种针对ETM+多波段遥感影像的计算证据支持度的新算法,利用证据推理方法集成研究区5个时相的ETM+影像。研究表明,证据推理方法能有效集成多时相ETM+影像实现湿地空间分类,其总体分类精度比基于任一单时相影像的最大似然法(MLC)分类精度都高,提高幅度约为2%~12%。

关键词: 图像分类, 湿地空间分类, 多时相影像, 证据推理, 遥感

Abstract:

The Zhalong National Nature Reserve (NNR) that located in Heilongjiang Province was selected as a study area, five temporal ETM+imagery covering the study area were used as material for wetland mapping. An evidential reasoning (ER) approach that built on Dempster-Shafer theory was introduced to combine the five images. We used a new algorithm named minimum distance to generate evidence support from ETM+image. Results indicated that ER was an effective approach to integrate multi-temporal imagery for wetland mapping. Compared to classification results of single image based maximum likelihood classifier (MLC), the improvement of overall accuracy by ER approach was apparent (2%-12%).

Key words: image classification, wetland spatial classification, multi-temporal imagery, evidential reasoning (ER), remote sensing

中图分类号: 

  • TP79
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