典型遥感影像分类方法适用性分析

分类技术是从遥感影像数据中提取信息必不可少的步骤,选择合适的分类器对提高分类精度至关重要,针对特定的研究如何选择适合的分类算法是一个亟需研究的问题。以北京市中心诚区中某一区域为研究区,应用“高分一号”（GF-1）数据和Landsat 8数据,分别采用最常用且分类精度相对较高的监督分类中的最小距离法、最大似然法、支持向量机法,将研究区分为林地、草地、水体、裸土、建筑物5种类型,并对分类结果进行空间分布、面积、精度三个方面的比对分析。结果表明,分类算法的选择主要取决于研究区的地物特点,其中最小距离法应用于植被覆盖面积较大的区域时精度较高,最大似然法适合于分类建筑物较多的区域,支持向量机法对各类地物的分类具有较高的普适性。