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 Landsat7ETM+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。