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基于高分辨率遥感影像的土地利用分类技术研究--第1页
基于高分辨率遥感影像的土地利用分类技术
研究
近年来，高分辨率遥感影像得到了广泛应用。土地利用分类技
术在人类社会的农业生产、自然资源管理、城市规划等领域有重
要的应用价值。然而，由于土地利用类型的多样性以及地表覆盖
变幻的复杂性，土地利用分类技术的应用面临着挑战。
1.研究背景
土地利用分类需要使用遥感影像数据，将不同的地表类型划分
为不同的分类。随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像已
经成为土地利用分类的主要数据来源。高分辨率遥感影像能够提
供高精度的地表信息，能够传达出土地的形态、纹理、色彩、层
次等方面的信息，从而为土地利用分类提供了更丰富更细致的数
据支持。高分辨率遥感影像具有以下特点：
（1）高空间分辨率。高分辨率遥感影像的空间分辨率在米级
别以上，能够识别出更细微的地表信息，从而更加精准地识别和
分类土地利用类型。
（2）多频段信息。高分辨率遥感影像能够捕捉地表的多频段
信息，如不同波段的反射率、辐射率等，这对于土地利用分类具
有重要的意义。
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（3）高精度模型。高分辨率遥感影像能够生成高精度的数字
地面模型，为土地利用分类提供了更加精确的高度信息。
因此，基于高分辨率遥感影像的土地利用分类技术具有更好的
分类精度、更丰富的地物信息和更强的应用价值。
2.土地利用分类技术的研究方法
土地利用分类技术主要分为两类：基于像元和基于对象。基于
像元的土地利用分类技术是将遥感影像中每个像素点的反射率数
据作为分类的基础，通过像元的数值特征进行分类。而基于对象
的土地利用分类技术是通过划分出地物的几何体，依据几何体内
的特征和相互关系进行分类。
2.1基于像元的土地利用分类技术
基于像元的土地利用分类技术主要应用于单一类型的土地利用
分类，如水体、森林等。该方法的基础是像元的反射率信息，采
用统计学方法或人工神经网络等机器学习算法对反射率数据进行
分类。它的优点是对噪声的影响较小，且分类速度较快。但缺点
是只能反映单一类型的信息，无法解决多类别分类问题。
2.2基于对象的土地利用分类技术
相对于基于像元的土地利用分类技术，基于对象的土地利用分
类技术应用更加广泛。该方法主要通过提取地物的几何形状、纹
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理、光谱、上下文等多方面的信息进行综合分析分类。基于对象
的分类具有以下特点：
（1）基于对象的分类考虑了像元之间的相互联系，不仅考虑
了像元的碰撞，还考虑了像元在空间上的分布，从而增强了分类
结果的可靠性。
（2）基于对象的分类仅对几何信息灵敏度较高，不受数据噪
声、底反射率非常低和多光谱数据相互矛盾等因素的影响，具有
高度的灵活性和适应性。
（3）基于对象的分类能够反映出土地利用类型的类别信息、
空间分布以及形态结构的特征，因此，能够为城市规划、林业资
源管理、环境监测等提供有力的支持。
基于对象的土地利用分类技术在分类结果、精度和可靠性等方
面，优于基于像元的分类技术。同时，还需要关注分类结果的可
重复性和稳定性，以保证分类结果的有效性。
3.总结与展望
基于高分辨率遥感影像的土地利用分类技
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