不同時(shí)期天水市tm遙感影像特征與分類分析畢業(yè)論文-全文預(yù)覽
【正文】 面；再選取適當(dāng)?shù)姆诸愄卣?，所選特征要保證訓(xùn)練樣本之間的可分性要高；然后選擇適當(dāng)?shù)姆诸惙椒ǎ_定所有像元類別并進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。每種方法的最終分類結(jié)果大致分為五類，用紅色表示河流，綠色表示植被分布區(qū)，藍(lán)色表示城鄉(xiāng)建筑區(qū)，深紅色表示耕地，黃色表示裸地。在該式中，n：特征空間的維數(shù)；p（k）：類別k的先驗(yàn)概率；（x）：像元x歸并到到類別k的歸屬概率；x：像元向量；：類別k的平均向量即n維列向量；det：矩陣A的行列式；∑k：類別k的方差、協(xié)方差矩。這種方法原理簡單，分類精度不高，但計(jì)算速度快，可以在快速瀏覽分類概況中使用。分類結(jié)果如圖6所示：圖6 平行六面體法分類結(jié)果 The result of parallelepiped classification分類后精度評(píng)價(jià)結(jié)果如下表：表4 研究區(qū)平行六面體法分類精度評(píng)價(jià)結(jié)果Table4: The evaluation results of classification accuracy of parallelepiped method in study areas河流植被居民區(qū)裸地耕地用戶精度（%）河流110000植被02000居民區(qū)001400裸地000110耕地00008生產(chǎn)精度（%）總體精度：% Kappa系數(shù)： 馬氏距離分類馬氏距離分類是一個(gè)方向靈敏的距離分類器，它分類時(shí)將使用到統(tǒng)計(jì)信息?；煜仃囈步姓`差矩陣，是通過將每個(gè)地表真實(shí)像元的位置與分類圖像中的相應(yīng)位置的分類結(jié)果相比較計(jì)算而得的。其中總體精度=被正確分類的像元總和/總像元數(shù)。所得的用戶精度和制圖精度之間也有一定的差異，這說明在分類過程中有錯(cuò)分的現(xiàn)象，這主要是由于在分類過程中有些地物顏色或波譜特征比較接近導(dǎo)致的。說明從1992年到2001年所選研究區(qū)的地表主要地物分布情況的發(fā)生了很大變化，最主要的變化是居民區(qū)的增加和耕地的減少。（2）通過對(duì)研究區(qū)采用監(jiān)督分類的各種分類方法相比較，最大似然分類法的分類精度比較的高，%，因此最大似然分類法是提高遙感分類精度的一個(gè)相對(duì)比較好的方法。 multispectral。首先感謝我的論文指導(dǎo)老師王學(xué)恭老師為我的論文付出的心血。其次感謝四年來教授我課程的所有老師，是他們給了我專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)，是我完成論文的基礎(chǔ)，而且讓我終身受益。此致敬禮 學(xué)生：柴淑秀2011525 。感謝我的家人，是他們的支持和鼓勵(lì)，才使我能順利完成學(xué)業(yè)。王老師在如此繁忙的工作中也是堅(jiān)持不懈地指導(dǎo)我的論文，學(xué)生終生難以忘懷。 classification accuracy致 謝光陰冉冉，歲月如流，大學(xué)的學(xué)習(xí)和生活竟已接近尾聲！回首四年的求學(xué)生涯，有無數(shù)的親人、老師和同學(xué)在默默地關(guān)心、支持和幫助我。對(duì)比地面實(shí)況信息，檢查分類結(jié)果，水域的判識(shí)效果最好，其次是耕地。地物由于組成與結(jié)構(gòu)的不同而具有各自獨(dú)特的波譜反射與輻射特性，表征為圖像上亮度值的差異。圖8 2001年圖像分類結(jié)果 The result of Image classification in 2001對(duì)1992和2001年兩年的最大似然法分類后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，主要是統(tǒng)計(jì)兩年各種地物的總像元點(diǎn)數(shù)和各自在整個(gè)研究區(qū)范圍內(nèi)所占的百分比（表6）。Kappa系數(shù)的定義為：式中：K為Kappa系數(shù)；N為總樣本數(shù)；為某一類所在列總數(shù)；為某一類所在行的總數(shù)。矩陣中還顯示出制圖精度和用戶精度，制圖精度是指假定地表真實(shí)為A類,分類器能將一幅圖像的像元?dú)w為A類的概率；用戶精度是指假定分類器將像元?dú)w到A 類時(shí), 相應(yīng)的地表真實(shí)類別是A的概率。除非用戶指定了距離的閾值，在這種情況下，如果有些像元不滿足所選的標(biāo)準(zhǔn)，那么它們就不會(huì)被歸為任何類，否則所有像元都將分類到感興趣區(qū)中最接近的那一類。分類圖像如圖5所示：圖5 最小距離法分類后的結(jié)果 The results of Minimum distance classification 分類后精度評(píng)價(jià)結(jié)果如下表：表 3 研究區(qū)最小距離法分類精度評(píng)價(jià)結(jié)果Table3: The evaluation results of classification accuracy of Minimum distance in study areas河流植被居民區(qū)裸地耕地用戶精度（%）河流52911223植被124810430居民區(qū)4171161裸地10318801耕地7621317生產(chǎn)精度（%）總體精度：% Kappa系數(shù)： 平行六面體法平行六面體法用一條簡單的判定規(guī)則對(duì)多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，根據(jù)訓(xùn)練樣本的亮度值形成一個(gè)n維的平行六面體數(shù)據(jù)空間，其它像元的光譜值如果落在平行六面體任何一個(gè)訓(xùn)練樣本所對(duì)應(yīng)的區(qū)域，就被劃分其類別中。分類圖像如圖4所示：圖4 最大似然法分類后的結(jié)果 The results of Maximum likelihood classificatio
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