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user: 2. 遥感图像处理 2.1. 影像预处理 2.1.1. 数据选取原则 影像数据选取Landsat4-5TM数据，迪庆州行政区所在的条带数，编码号为：131-40，131-41，131-42，132-40，132-41，133-40，根据数据的可得性，时间要尽可能相近，单景云量越低越好的原则。数据选取如表1所示。 2.1.2. 影像的预处理 波段整合采用123457波段的影像。对各景图像拼接后，选择10~12个控制点进行影像对影像的几何校正。校正完毕后按照迪庆州的边界范围进行影像裁剪，得到预处理后影像(图1)。 2.2. 监督分类 在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其他信息可以断定其类型的模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元[ 2 ] ，监督分类过程如图2所示。 2.2.1. 土地分类体系 依据全国遥感监测土地利用/土地覆盖分类体系，根据迪庆州实际情况，该地区主要分为一级6类， Table 1 Data selectio 条带号 行编号 云量 中心经度 中心纬度 131 42 0.01 100.40 25.98 131 41 0.07 100.76 27.42 131 40 0.71 101.14 28.85 133 40 1.62 97.98 28.86 132 40 0.99 99.55 28.85 132 41 0.62 99.07 27.44 表1. 数据选取 图1. 预处理影像图(432合成) 主要有01耕地，02林地，03草地，04水域，05住宅建设用地和06未利用地；二级8类包括011水田，021有林地、022灌丛林地，031草地，041水体、042冰川及永久积雪，051城镇用地，061沙地，灌丛林地。具体分类如表2所示。 2.2.2. 定义分类模板 监督分类是基于模板的分类，根据迪庆州的土地分类系统来定义分类模板。如表3所示。 图2. 预处理影像图(432合成) Table 2 Land classification syste 一级类型 二级类型 含义 代码 名称 代码 名称 01 耕地 011 水田 指用于栽种水稻、莲藕、席地等水生作物的耕地， 包含实行水生、旱生农作物轮作的耕地[ 9 ] 。 02 林地 021 有林地 指郁闭度 > 30%的自然木和人工林[ 10 ] 022 灌丛林地 指郁闭度 > 40%、高度在2米以下的矮林地和灌丛林地[ 11 ] 。 03 草地 031 草地 指以生长草本植物为主，覆盖度5%以上的各种草地。 04 水域 041 水体 指天然陆地水域和水利设施用地。 042 冰川及永久积雪 指常年被冰川和积雪所覆盖的土地。 05 住宅建设用地 051 城镇用地 指大中小城市及县镇以上建成区用地。 06 未利用土地 061 沙地，裸土地 沙地，裸土地指低于5%的土地植被覆盖率。 表2. 土地分类体系 Table 3 The classification templat 名称 水田 有林地 灌丛林地 草地 水体 冰川及永久积雪 城镇用地 沙地，裸土地 模板值 9 1 5 17 11 7 2 13 像元个数 229 255 291 120 206 346 190 155 表3. 定义分类模板 2.2.3. 评价分类模板 分类模板创立之后，就能对其进行评价、删除、更名、与其他分类模板合并等操作，针对上面迪庆州分类模板进行分类模板的评价[ 3 ] ，统计迪庆州分类模板误差矩阵如表4和表5所示。 从分类模板误差矩阵个数来看，水田共229个，误差为0个；有林地共255个像元，误差为0个；灌丛林地共291个，误差为2个；草地共120个，误差为1；水体共206个，误差为3个；冰川及积雪共346个，误差为8；城镇用地共190个，误差为0个；沙地，裸土地共155个，误差为0个。从误差矩阵的总体百分比来看，水田精度为100.00%；有林地精度为100.00%；灌丛林地精度为99.31%；草地精度为99.17%；水体精度为98.54%；冰川及永久积雪精度为97.69%；城镇精度为100.00%，沙地，裸土地精度为100.00%；从上述精度来看，这一模板整体是可行的。 2.2.4. 执行监督分类 监督分类实质上就是依据所建立的分类模板、在一定的分类决策规则条件下，对图像像元进行聚类判断的过程[ 4 ] 。执行监督分类主要对分类结果精度进行评价。监督分类精度评估混淆矩阵和监督分类精度评价分别如表6，表7所示。 Table 4 The classification template error matrix (number 水田 有林地 灌丛林地 草地 水体 冰川及永久积雪 城镇用地 沙地，裸土地 水体 229 0 0 0 0 0 0 0 有林地 0 255 0 0 0 0 0 0 灌丛林地 0 0 289 0 0 0 0 0 草地 0 0 1 119 0 0 4 0 水体 0 0 0 0 203 0 0 0 冰川及永久积雪 0 0 0 0 0 338 0 0 城镇用地 0 0 1 1 3 8 190 0 沙地，裸土地 0 0 0 0 0 0 0 155 合计 229 255 291 120 206 346 190 155 表4. 分类模板误差矩阵(个数) Table 5 Classification Matrix template error (% 水田 有林地 灌丛林地 草地 水体 冰川及永久积雪 城镇用地 沙地，裸土地 水体 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 有林地 0.00 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 灌丛林地 0.00 0.00 99.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 草地 0.00 0.00 0.34 99.17 0.00 0.00 0.00 0.00 水体 0.00 0.00 0.00 0.00 98.54 0.00 0.00 0.00 冰川及永久积雪 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 97.69 0.00 0.00 城镇用地 0.00 0.00 0.34 0.83 1.46 2.31 100.00 0.00 沙地，裸土地 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 100.00 合计 229 255 291 120 206 346 190 155 表5. 分类模板误差矩阵(%) Table 6 Confusion matrix of supervised classificatio 水田 有林地 灌丛林地 草地 水体 冰川及永久积雪 城镇用地 沙地，裸土地 总计 水田 16 1 0 0 0 0 0 0 17 有林地 1 18 0 0 0 0 0 0 19 灌丛林地 2 1 13 0 0 0 0 0 16 草地 0 0 2 8 0 0 0 0 10 水体 0 0 0 1 9 1 2 0 13 冰川及永久积雪 0 0 0 0 0 13 0 1 14 城镇用地 0 0 3 1 1 0 14 0 9 沙地，裸土地 0 0 0 0 0 0 0 12 12 总计 19 20 18 10 10 14 16 13 120 表6. 监督分类精度评估混淆矩阵 Table 7 Supervised classification accurac 制图精度(%) 漏分精度(%) 用户精度(%) 错分精度(%) 水田 84.21 15.79 94.12 5.88 有林地 90 10 94.74 5.26 灌丛林地 72.22 27.78 81.25 18.75 草地 80 20 80 20 水体 90 10 69.23 30.77 冰川及永久积雪 92.86 7.14 92.86 7.14 城镇用地 87.5 12.5 73.68 26.32 沙地，裸土地 92.31 7.69 100 0 表7. 监督分类精度评价 总体精度 = 91.67%；K = 0.858。 在ERDAS中设置随机选取240个数据，除去不在迪庆州范围内以及云量过大无法辨别的点以外，共有随机点120个。从上表可以看出水田随机点一共有19个，有16个分类正确，3个分类错误其中1个分到有林地，2个分到灌丛林地；有林地随机点有20个，有18个分类正确，2个分类错误，1个分到水田，1个分到灌丛林地；灌丛林地随机点有18个，其中13个分类正确，5个分类错误，2个分到草地，3个分到城镇用地；草地随机点有10个，其中8个正确，2个错误，1个分到水体，1个分到城镇用地；水体随机点共10个，9个正确，1个错误，被分到城镇用地；冰川及永久积雪随机点有14个，13个分类正确，1个分类错误，被分到水体；城镇用地共有16个点，14个分类正确，2个分类错误分到水体；沙地。裸土地随机点共有13个，其中12个分类正确，1个被分到冰川及永久积雪。 对于K而言，K值 > 0.8说明分类精度很高；K值在0.4~0.8之间说明分类精度中等；准确性差是k < 0.4的分类结果。分析分类结果得到总体精度为91.67%，k = 0.858，可得该分类精度很高。制图精度与漏分精度相加为100%，用户精度和错分精度相加为100%。其中制图精度为每个土地利用类型分正确的个数与这一土地类型总数的比值；用户精度为每个土地利用类型分正确的个数与总的这类土地利用类型的比值。 2.2.5. 监督分类后处理 分类后处理包括聚类分析和去除分析。聚类分析是通过对影像计算每个分类图斑的面积，记录相邻区域中最大图斑面积的分类值的操作[ 5 ] 。 去除分析是去除原始分类影像中的小图斑或clump聚类影像中的小clump类组。去除分析将删除小图斑合并到相邻的最大的分类当中[ 6 ] 。而且通过处理后，分类图斑的属性值自动恢复为clump处理前的原始分类编码。针对分类结果图的参数如表8所示。分类后结果如图3所示。