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�孀�主席:前口次,办砖刨勿扒中山大学硕士学位论文基于人工神经网络的土地利用自动分类研究导师:陈晓翔教授研究方向:遥感信息分析与地理信息系统遥感与地理信息工程系答辩委员会签名学位申请人:谢仕远专业:地图学与地理信息系统学院��:地理科学与规划学院委员:二�五年六月四日���������������������
基于人工神经网络的土地利用自动分类研究摘要专业:地图学与地理信息系统硕士生:谢仕远指导教师:陈晓翔教授关键词:利用遥感技术对区域性土地利用类型进行调查,定量提取土地利用信息目前是重要研究领域之一。遥感图像的分类是遥感数据在土地资源分析及应用的第一步,如何解决多类别图像的识别并满足一定的精度,是遥感图像研究中的一个关传统的遥感图像分类方法,一般都是利用遥感数据的统计值特征或与训练区样本数据之削的统计关系进行模式识别的。但地表是复杂的,是宏观有序,微观混乱的地理综合体。因此,遥感图像上的光谱值足混合的,受多种因素的影响,存在“同谱芹物”和“同物异谱”现象,使得仅仅依靠光谱特性进行分类的精度不高。神经网络分类法的兴起为这一问题的解决提供了可能。本文欲在前人研究成果的基础上,以坡度因子图为辅助数据,用基于人工神经网络模型的遥感数据分类方法对我国南方地形破碎、地物类型复杂的丘陵河谷地区进行土地利用信息提取研究,以探索一种提高土地利用自动分类的精度和速度,且适合于地形复杂地区的切实可行的方法。最后,对模型的分类精度进行分析。�对模型分类结果的精度进行像元抽样检验,结果表明该方法能够很好地提取出地形破碎、地物类型复杂地区的土地利用信息,精度达到�.�%。�将模型分类结果与相同影像的目视判读人工解译结果进行叠加对比分析,结果表明两者相同土地类型的重替度达�.�%,而且该方法提取的土地利用类型的边界更为精确。遥感图像分类,人工神经网络,土地利用类型键问题,具有十分重要的意义。
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第�乱����土地利用自动分类方法的研究意义��.�浞滞诰蚝屠�靡8屑际跆峁┑姆岣坏匚锔哺切畔���.��揖�媒ㄉ璧男枰�����作为一种远距离的、非接触的目标探测技术和方法,它通过对目标进行探测,获取目标的信息,然后对所获取的信息进行加工处理,从而实现对目标进行定位、定性或定量的描述。利用遥感技术对区域性土地利用类型进行调查,定量提取土地利用信息目前是资源环境科学重要研究领域之一⋯。遥感技术具有科学性、技术性和服务性的特点,利用它所获得的遥感数据信息量大、周期短、成本较低、能反映动态变化、受地面条件限制少、手段丰富、收益大,因此倍受地学研究者的青睐。特另�牵�8屑际醴⒄沟降诙�锥危�从�静态到动态、由定性解释到定量调查的转变,为动态信息的获取提供了及时有效的技术手段。遥感技术的不断发展为我们提供了大量的多时相、多波段、多尺度对地观测数据,如何充分利用这些海量遥感数据为应用研究服务成为一个迫切需人类利用土地的过程是不断变化的,各国政府一直进行着不同层次的土地资源及其利用状况调查工作。我国从“六五”开始,就开展了遥感土地利用调查应用研究。国家土地管理局成立后,在国务院统一布置下,组织完成了全国县级土地详查;东部地区采用航空遥感为基本方法完成比例尺��万土地利用调查制图,西部地区采用卫星遥感和航空遥感相结合的方法完成��万、���蚝����蛲恋乩�玫鞑椤U庖怀晒�8骷墩��贫ň�媒ㄉ韫婊�⒓苹��E┮怠�工业、水利、能源、交通等各专业部��ü婊�⒓苹�峁┝丝煽康氖�葑柿稀�为各项土地管理工作提供了准确依据,已在经济建设、农业生产和土地管理中发遥感����要解决的问题���
土地利用/覆盖分类的研究现状以及存在问题��.�斯つ渴咏庖���.�嘶�换ソ庖敕椒�挥了重要作用,也为我国开展土地利用动态监测提供了完整、可靠的本底资料。但是,目前由于我国人口不断增加以及现有土地管理体制不够完善,使得人多地少的矛盾同益突出,耕地锐减和耕地沙化、退化已经引起世人的普遍关注。特别是“九五”以来,随着国家经济建设大发展,新一轮的城镇建设呈盲目扩张趋势,直接影响到经济建设和农业可持续发展。及时掌握土地利用信息,