不同时期天水市TM遥感影像特征与分类分析毕业.doc

分类号密 级编 号本科生毕业论文题 目 不同时期XX市TM遥感影像特征与分类分析学 院 生命科学与化学学院 专 业 科学教育 提交日期 2011年5月25日 原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的论文是在指导教师的指导下独立进行研究所取得的成果学位论文中凡是引用他人已经发表或未经发表的成果、资料、观点等均已明确注明出处除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果本声明的法律责任由本人承担论文作者签名：2011 年5月25日论文指导教师签名：XX师范学院本科生毕业论文评定表作者XX性别女学号二级学院生化学院专业科学教育论文题目不同时期XX市TM遥感影像特征与分类分析英文名称Analysis on the characteristics of TM remote sensing image in Tianshui city in different periods论文字数6354关键词中文TM遥感；多光谱；监督分类；分类精度外文TM remote sensing; multi-spectral; supervised classification; classification accuracy 摘要中文本文利用ENVI4.3软件，结合地面数据，以1992、2001年2景陆地卫星TM图象为主要信息源，XX机场为中心，对XX市部分地区进行主要地物计算机分类研究。

根据地物波谱特征制定分类指标，运用多种监督分类方法生成研究区分类图，并对各种分类图进行精度对比，发现最大似然法具有较好的分类效果经地面调查检验，分类结果与实际下垫面情况基本吻合，分类精度较高对两年的分类图进行链接，结果表明研究区在10年间经历了一些明显的土地利用变化，例如建筑用地面积增大，耕地面积减少，植被面积增大等外文Combined with ground data, based mainly on the information of landsatTMimages in 1992 and 2001, and centered TianShui Airport, this paper makes full use of ENVI4.3 software study the main the major surface features of computer classification in some areas in TianShui City, and develop a classification index, using a variety of supervised classification to study the classification map of area. This paper also compares the accuracies of various classifications, finding out that the maximum likelihood method has better classification results.The ground survey inspection shows that sorting results are consistent with the actual land surface conditions, with high classification accuracy. After the linkage of classification diagram in two years, the results show that the study area has experienced some significant changes in land use in recent ten years, for instances, the increases of building land area, reduction of cultivated land area, and increases of vegetation areas etc. 指导教师评定本文选择XX市遥感影像作为研究对象，应用专业软件，解译和分类，论点明确。

论据充分，达到本科毕业论文水平，是一篇优秀的论文评定成绩优指导教师签名答辩委员会意见该论文选题较新颖，论点突出，论据充分，较正确应用所学基本知识，答辩过程中表达清楚，能够准确回答问题经答辩小组成员协商，一致认为该论文达到学士学位论文水平答辩委员会主任签字：教务处目录摘要1关键词1引言11 研究区概况22分类数据及其处理方法22.1分类区数据22.2 数据处理方法32.3 分类方法3最大似然分类法5最小距离法62.3.3 平行六面体法72.3.4 马氏距离分类83 分类结果与分析94 结论与讨论11参考文献 11不同时期XX市TM遥感影像特征与分类分析柴淑秀 指导王学恭(XX师范学院生命科学与化学学院XXXX 741000)摘要：本文利用ENVI4.3软件，结合地面数据，以1992、2001年2景陆地卫星TM图象为主要信息源，以XX机场为中心，对XX市部分地区进行主要地物计算机分类研究根据地物波谱特征制定分类指标，运用多种监督分类方法生成研究区分类图，并对各种分类图进行精度对比，发现最大似然法具有较好的分类效果经地面调查检验，分类结果与实际下垫面情况基本吻合，分类精度较高对两年的分类图进行像元统计比较，结果表明研究区在10年间经历了一些明显的土地利用变化，例如建筑用地面积增大，耕地面积减少，植被面积减小等。

关键词：TM遥感；多光谱；监督分类；分类精度引言遥感图像分类是遥感技术领域研究的重要课题之一，多年来一直受到遥感研究人员的普遍重视在遥感技术研究中，无论是专业信息提取、动态变化预测，还是专题地图制作和遥感数据库的建立等都离不开分类由于地物光谱特性的复杂性，传统的分类方法存在着一定的局限性近年来由于模式识别技术特别是人工智能的发展，开发出了许多新方法和新技术以改善分类效果或提高分类精度随着各种新理论和新方法的出现，一些数学工具不断的被引入到遥感图像的分类中，人们不断研究和尝试，就发现了许多新方法，如模糊分类、基于Markov随机场模型纹理描述的分类方法、小波分析的分类方法、分形的纹理方法、神经网络图像分类方法、基于知识的决策规则分类方法、专家系统分类方法，以及这些方法的相互结合分类方法等等遥感信息是地表各种地物要素的真实反映，能清晰的显示各种土地利用类型的特征与分布；同时，遥感图像的多时相特性为土地利用动态监测的定性、定量分析提供了丰富的信息本文利用1992年和2001年XX市的TM影像资料，结合地面调查资料，对XX市部分地区进行主要地物计算机分类的探索，有助于更好得判别和提取XX市TM遥感影像特征。

1研究区概况XX市位于XX省东南部，现辖秦州区、麦积区、秦安县、武山县、甘谷县、清水县和张家川回族自治县气候属温带大陆性气候和亚热带气候的过渡地带，城区附近属温带半湿润气候，年平均气温11.5℃，年平均降水量574mm，自东南向西北逐渐减少境内山脉纵横，地势西北高，东南低，海拔在1000—2100m之间XX地区在大地构造上处于中央造山系中祁连造山带和北秦岭造山带的结合部位，在地貌上则属于陇南山地与陇中黄土高原的过渡地带地貌区域分异明显：东部和南部因古老地层褶皱而隆起，形成山地地貌；北部因受地质沉陷和红、黄土层沉积，形成黄土层沉积，形成黄土丘陵地貌；中部小部分地区因受纬向构造带的断裂，形成渭河地堑，经第四纪河流发育和侵蚀堆积，形成渭河河谷地貌图1 XX市TM4-3-2波段合成遥感影像图Fig.1 Synthetic remote sensing image in the TM4-3-2 Band in TianShui City2分类数据及其处理方法2.1分类区数据本文研究所采用的数据为1992年和2001年的TM影像，经纬度范围为： 104°35′～106°44′E、34°05′～35°10′N之间，所采用的分析软件为ENVI4.3。

分类区以XX市飞机场为中心，向四周辐射（见图2）分类区主要有河流，居民区，道路，耕地，裸地等地物图2 1992年分类区原始图像Fig.2 The original image in classification areas in 19922.2 数据处理方法用ENVI图像处理软件对TM资料进行预处理，主要包括波段的合成和增强在波段上选择了TM1,TM2,TM3，TM4，TM5，TM6波段，然后对其进行叠加处理，形成多光谱图像再对已合成的数据进行空间剪切，剪切出所要处理的那部分图像作为主要的研究区2.3 分类方法遥感图像包括了丰富的光谱信息，光谱信息反应了地物的某种物理测量值大小，是地物特征较直观的反映，不同地物的光谱特征不同〔图3〕遥感图像分类是将图像的所有像元按其性质分为若干个类别，按照像元之间的相似度分类，遥感图像分类包括监督分类和非监督分类本次分类研究采用了多光谱数据监督分类法，以TM数据为主要信息源，配合同年实地调查结果，经过ENVI4.3的处理，生成主要地物的分类图图3 XX市TM遥感影像主要地物平均波谱Fig.3 The surface feature of averagespectrum of TMremote sensing imageinTianShuiCity监督分类主要按以下步骤进行，首先要选定分类方案，确定要将遥感影像分成哪些类别；其次要为每个类别选取训练样本，要选的准确、全面；再选取适当的分类特征，所选特征要保证训练样本之间的可分性要高；然后选择适当的分类方法，确定所有像元类别并进行精度评价。

在1992年的T2、T3、T4三个波段合成的假彩色合成图像上，根据不同地物的特征和分析，采用目视解译法，并根据国家土地利用分类的标准和已有的城市地类研究的结果，结合专家已经得出的遥感图像上地物类别的解译原理，在研究区确定其主要的地物类型，主要有5种地物：河流、植被、耕地、裸地和建筑区再结合部分地区的实地考察及借助google earth中的遥感图像作为参考，得出XX市区的典型地物类型的目视解译标志然后选取感兴趣区，对研究区选择不同的方法进行分类每种方法的最终分类结果大致分为五类，用红色表示河流，绿色表示植被分布区，蓝色表示城乡建筑区，深红色表示耕地，黄色表示裸地表1 典型地物目标解译标志Table1: The objective interpretation signs of classic surface feature地物类型图像特征样本图片河流橘黄色；线状植被绿色；块状耕地浅绿色；有规则的块状裸地白色；块状建筑地紫色；不规则的小块状2.3.1最大似然分类法最大似然分类法是经常使用的监督分类方法之一，它是通过计算每个像元对于各类别的归属概率，把该像元分到归属概率最大的类别中去的方法。

最大似然法假设训练区地物的。