Landsat TM数据不同辐射校正方法对土地覆盖遥感分类的影响

被引:29
作者
陈趁新 [1 ,2 ]
胡昌苗 [1 ]
霍连志 [1 ]
唐娉 [1 ]
机构
[1] 中国科学院遥感与数字地球研究所
[2] 中国科学院空间应用工程与技术中心
基金
国家高技术研究发展计划(863计划);
关键词
辐射校正; Landsat TM; MLC; SVMs; 土地覆盖遥感分类; 精度评价;
D O I
暂无
中图分类号
F301 [土地经济学]; P237 [测绘遥感技术];
学科分类号
082802 ; 1204 ; 120405 ; 1404 ;
摘要
本文主要是探索Landsat TM数据不同辐射校正方法对土地覆盖遥感分类的影响。介绍了使用的3种不同辐射校正方法(ATCOR3、FLAASH以及查找表)和两种分类算法。在分类实验部分,根据样本的地理坐标在3景校正影像中分别采集训练样本并训练各自的分类器,并交叉用于其他辐射校正影像的土地覆盖遥感分类。实验结果表明:(1)用于分类器训练的样本采集自待分类影像时的分类精度明显高于采集自其他影像的分类精度;(2)3种辐射校正影像的分类结果存在差异,其中使用ATCOR3和FLAASH方法校正后影像的分类结果有更相近的精度;(3)辐射校正对分类类别的影响不同,其中对森林类型影响最大,对裸地等其他类别影响相对较小。
引用
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