干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 基于光谱角分类器遥感影像的自动分类和精度分析研究

Arid

	基于光谱角分类器遥感影像的自动分类和精度分析研究
其他题名	Study on Automatic Classification and Accuracy Analysis of Remote Sensing Image Based on SAM
	梁继; 王建; 王建华
来源期刊	遥感技术与应用
ISSN	1004-0323
出版年	2002
卷号	17 期号:6 页码:299-303
中文摘要	遥感影像是地球表面一定区域景观和覆盖的客观记录和形象显示，选择黑河弱水流域作为自动分类的典型研究区，利用该区域的Landsat 7ETM^+遥感影像结合地面实况调查数据，寻找土地利用／覆盖类型自动分类的训练样本，运用光谱角分类方法对ETM^+图像进行自动分类，通过分类图像与地面真实样本数据对比分析，获得适用于荒漠地表遥感影像自动分类的可行性方法，并且进一步讨论了混淆矩阵计算的分类误差，研究了以Kappa分析为基础的精度评价。
英文摘要	Based on the Landsat 7 ETM+ data and ground truth data, this paper takes Ruoshui Valley in the Heihe Basin as the typical region, and selects the training size of land use/cover classification with the method of Spectral Angle Mapper (SAM). Comparing the classification image with the true sample data, the paper got the feasible method for the desertification classification. And the accuracy of classification was also analyzed by using confusion matrix and Kappa statistic. The results show that the SAM could be used to classify land types with the overall accuracy of 0. 7796 and the Kappa coefficient of 0. 7139.
中文关键词	光谱角分类器 ; 遥感影像 ; 自动分类 ; 精度分析 ; 混淆矩阵 ; Kappa分析 ; 土地分析
英文关键词	classification spectral angle mapper(SAM) accuracy analysis confusion matrix kappa analysis
语种	中文
国家	中国
收录类别	CSCD
WOS类目	REMOTE SENSING
WOS研究方向	Remote Sensing
CSCD记录号	CSCD:1120431
来源机构	中国科学院西北生态环境资源研究院
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/203525
作者单位	中国科学院寒区旱区环境与工程研究所, 兰州, 甘肃 730000, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	梁继,王建,王建华. 基于光谱角分类器遥感影像的自动分类和精度分析研究[J]. 中国科学院西北生态环境资源研究院,2002,17(6):299-303.
APA	梁继,王建,&王建华.(2002).基于光谱角分类器遥感影像的自动分类和精度分析研究.遥感技术与应用,17(6),299-303.
MLA	梁继,et al."基于光谱角分类器遥感影像的自动分类和精度分析研究".遥感技术与应用 17.6(2002):299-303.