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基于 Landsat8
8影像的陆地分类研究梁晓艳张珍
（内蒙古自治区航空遂感测绘院，内蒙古呼和浩特010018）
科技论坛
摘要：本文开展了基于支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的Landsat8遂感影像分类算法研究。研究区城是内蒙古河套灌区。本文的研究成果对于内蒙古逐感测绘有关的科研工作具有一定的参考价值。
关键词：递感数据；分类精度；观测数据
1概述
利用遥感数据进行地物分类研究具有重要意义。Landsat MODIS、ENVISAT等一系列通感卫星获取了大量对地观测数据.为人类认识地球物理过程做出了巨大贡献。另外，地理信息系统(Ge-ographic Infomation Syslem，GIS)技术的兴起，也需要基于遥感的地物分类提供准确的数据，以更好的为人类生活提供服务。例如， GOOGLEEARTH、百度地图等网络GIS系统，需要遥感数据的实时更新，以此为用户提供更为准确的信息。
近年来，在基于遥感数据的地物分类方面，有很多研究成果。 Laliberte等于2004年利用近60年的航空遥感影像对关国西南部的半干旱草原进行了灌木变化监测。为了准确提取植被信息，他们利用了一种面向对象的图像分析方法。李行等于2014年开展了江苏省海岸线变化监测研究。他们利用了近40年的Landsat存档数据以及GIS技术，对江苏省的整体岸线进行了识别，并分析了其时空变化。
本文开展了内蒙古河套灌区的地物分类研究。利用一景 Landsal8影像，对研究区域进行地物分类。本文采用了支持向量机(SupportVeclorMachine，SVM)来进行地物信息提取。为了提高分美算法的准确性，在本文的分类算法中，将归一化植被指数(NoF-malizedDifferentialVegetationIndex,NDVI）与光谱反射率作为输入，以提高分类精度。
2数据
本文采用的卫星数据由Landsat8业务化陆地成像仪（Opera-tionalLand Imager，OLI)提供，Landsat8于2013年发射升空，继续了 Landsat系列卫星的对地观测任务。本文采用了一景OLI影像，其获取日期为2013年5月22日。数据可在美国地质勘案局（United
States Geological Survey,USGS)官网。表 2 显示了 OLI 的波段设置。
本文的数据预处理主要是辐射校正，这一步由遥感数据处理软件ENVI5.0完成。在辐射校正后，可进行NDVI的提取，其公式为：(PNR-Pm)(Pr+P),其中p表示反射率,NIR和RED分别表示近红外和红色波段。（表1）
3研究区域
五原县属于内蒙古自治区巴彦草尔市，它地具有温带大陆性气候。虽然当地年均降雨量只有170毫米，但凭借黄河谨溉以及日照和土琅条件的优势，该地区已成为内蒙重要的商品粮基地。
4基于SVM的Landsat8分类算法
SVM是一种监督分类算法。该算法其有一个非常吸引人的特性：利用有限的训练样本就可以达到相对较高的精度。因为像 Landsat等中等分辨率的遥感影像通常覆盖较大的范围，在较广的范围内搜集足够的训练样本数据是成本较高的。对于SVM的训练，采用了k重交支验证的方法。
5结论
以上介绍的新技术和新生产线是可以循环生产和利用的，这也践行了我国对绿色经济、循环经济的要求。防火错塑板的前景是很好的，目前无论是国外还是国内都对建筑防火等级有着极高的要求，这为防火铝塑板的发展给予了强大的动力，与此同时，房地产业和建筑业的迅猛发展及人们对于建筑的更多个性化和多元化的追求,使得对建筑的装饰和施工提出了比以往更多的要求,也需要多样化建筑材料来满足设计师的个性化设计。③铝塑板作为外墙装饰的一种新型材料，以它的装饰性易安装等特性成为广受认可的装潢材料。目前，市场上防火铝塑板逐年增长的需求率证明了防火铝塑板良好的前景。
波段范围可见光
近红外
短波红外
表1Landsat8OLI波段信息
設段名称 Coastal Aerosol Blue(B) Green(G) Red(R) Tean
Infrared
(NIR) SWIR
1
SWIR
2
波长(n8)
443 8 561 655 865
1609 2201
图1Landsat8影像（左)及其分类结果(右） 5实验
图1为了本文Landsal8影像的分类结果。可以看出，水体、村庄和植被的分类效果较好。由于数据获取时间是5月，正处小麦的生长期，面主米和募花刚刚开始播种。因此，该图只能反映小麦和其他植被的信息。经过定量的分类评价，得出本文分总精度为88.2%。图 1中蓝色为水体，白色为村庄.黄色为土壤，绿色为植被
6结论
本文开展了内蒙古河套灌区的遥感影像分类研究。利用SVM 算法和Landsal8影像，发现分类精度较高。本文的结论是：a.Land-sat8OLI数据对于地物分类研究是成本较低、效果较好的数据源。b. SVM在Landsat8影像分类中具有较好的效果。
参考文献
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参考文献
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[4]王小红.防火铝塑板一更新换代型绿色建材[N]中国建材报,2004,9,6(4
[5]院芳.防火铝整板的市场前景研究电子制作,2013,12,15(13)