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多尺度空间分层聚类算法在土地利用与土地覆被研究中的应用
被引:12
作者:
沙占江
马海州
李玲琴
周笃君
曹广超
欧立业
黄华兵
杨海镇
机构:
[1] 中国科学院青海盐湖研究所
[2] 青海师范大学地理与资源环境科学系
[3] 青海师范大学地理与资源环境科学系 青海西宁青海师范大学地理与资源环境科学系青海西宁
[4] 青海西宁
来源:
关键词:
土地利用与土地覆被;
遥感;
聚类算法;
共和盆地;
D O I:
10.13249/j.cnki.sgs.2004.04.015
中图分类号:
S159 [土壤地理、土壤调查];
学科分类号:
0903 ;
090301 ;
摘要:
利用遥感数据,综合最大似然法监督分类、多尺度空间分层聚类的部分监督分类方法和主成分方法,分析黄河上游龙羊峡水库库区1987~1999年间土地利用土地覆盖变化。提取专题信息,不同要素采用不同方法;具体分类中,土地利用类型的一级类型耕地、水体及未利用土地类型采用主成分分析和最大似然法监督分类方法;对一级类型草地采用多尺度分层聚类算法的部分监督分类方法。结果表明,草地信息利用SSHC方法提取结果较好,与Bayes分类方法相比,精度提高4.2%,SSHC所获结果数据Kappa系数为0.84,Bayes所获结果数据Kappa系数为0.78。对某专题要素分类,此方法结果较优。
引用
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