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第 S卷第 期
年 月
淮阴师范学院学报自然科学版
JOURNAL OF HUAIYIN TEACHERS COLLEGE NATURAL SCIENCE EDITION
Vol x No }
Aug
利 用 主 成 分 分 析 法 提 取 水 体 信 息
贾科利
常庆瑞
淮阴师范学院 地理系 江苏 淮安 西北农林科技大学 资源环境学院 陕西 杨凌
摘 要 以陕北农牧交错带为试验区 采用主成分分析法对 TM 图像进行增强 然后应用最大
似然分类法提取水体信息 并将提取的结果与单纯依靠最大似然分类法得到的结果进行了对
比 试验结果表明 主成分分析法应用于水体信息提取中 可明显增强水体光谱特征 主成分分
析法与最大似然分类法结合得到的提取精度高于直接采用最大释然分类法提取的精度
关键词 主成分分析 最大似然分类法 水体信息
中图分类号 X 文献标识码 A 文章编号
收稿日期
作者简介 贾科利 男 陕西宝鸡人 讲师 硕士 主要从事土地资源与信息技术应用研究
引言
随着遥感技术的发展 遥感数据的分辨率包括空间分辨率 光谱分辨率和时间分辨率不断提高
遥感影像已经成为探测地物目标综合信息最直观 最丰富的载体 而要快速 高效的从遥感影像中自动
提取地形和专题信息还需依赖于遥感图像的计算机自动识别分类和特征提取 目前 由于目视判读能综
合利用地物的色调或色彩 形状 大小 阴影 纹理 图案 位置和布局等影像特征知识 能达到较高的信
息提取精度 仍然被广泛地应用 但该方法具有费工 费时的特点 在当今的信息社会里时效性差 因此
直接从遥感信息中自动提取地表信息 实现地物识别的自动化 是实现将遥感信息快速转换成资源信息
的关键
目前 遥感图像的自动识别提取主要采用决策理论或统计方法 按照决策理论方法 从被识别的
对象中 提取一组反映对象的光谱特征和纹理特征 以区分不同特征的对象 其方法有非监督分类和监
督分类等 同时 遥感信息自动提取在手段上不断向其他相邻学科渗透 如小波分析 分形分维技术 模
糊数学分类方法 神经网络分类方法等
实现遥感信息自动提取 姜青香等
提出了利用纹理分析
方法提取 TM 图像信息的方法 达到了较高的分类精度 朱小鸽
提出了一种多重主成分分析方法提取
地质构造信息取得了较高的分类精度 杜云艳等
从遥感信息机理的角度出发 构造地物信息提取模
型 进行水体的自动提取 取得了较好的效果 本文采用主成分分析方法对高分辨率图像的信息进行分
析 然后应用最大似然分类法提取水体信息 并以陕北农牧交错带为实验区进行检验 结果提取的水体
信息的精度远高于单纯光谱的分类精度
材料与方法
研究区与数据源
研究区位于东经 北纬 地处陕西省北部 包括榆阳 神木 府谷 横
山 靖边 定边 佳县等 县区 处于毛乌素沙漠南缘 陕北黄土高原北端 是典型的农牧交错带 研究所
用的遥感数字图像为 年 TM 影像 图像上府谷县北部靠近内蒙古的一块和东部靠近山西省的一块
分别包括在覆盖内蒙古和山西的影像上 在所选的影像上被切割 面积大约有 hm
因此本研究