芹苴(Can Tho)实验区2007年SPOT影像地表覆盖类型分类

图1显示的是芹苴(Can Tho)实验区2007年SPOT影像地表覆盖类型分类结果。它表明如何利用卫星影像进行地表覆盖分类。分类结果共包含：自然地表类型（如植被和水体）和人工地表类型（如城市用地）。图像右侧的图例说明了图中如类别名称、比例尺、数据的快速浏览方式以及其它等重要的属性。图中源数据来自2007年雨季结束后SPOT5卫星的影像，且数据在进行地表覆盖类型分类前进行了大气校正。

图1 - 芹苴(Can Tho)实验区2007年地表覆盖类型分类结果 

方法：模块化地表覆盖类型分类器包含一个通过训练样本来分析提取各类别光谱特征的处理过程。其主要过程包括：(1)基于分类前所选取的训练样本自动生成决策分类树；(2)影像分类；(3)分类结果精度验证；(4)（见图2）

图2 - WISDOM地表类型分类流程图

首先通过手动在遥感影像上选取训练区来建立识别各类别的光谱信息，然后根据刚才手动选择的真实的地表覆盖类型建立一个数据库。训练样本的选取不单单通过光谱信息，也可以通过如NDVI、NDWI等其他特征来选择。

数据的处理流程包括：首先利用数据挖掘软件C5.0（由RuleQuest提供）对训练样本进行统计分析。然后数据挖掘软件C5.0可以分析并提取可用于分类的特征并确定每个特征所占的权重。第三步，根据生成的分类规则自动生成决策分类树。第四步，对遥感影像进行分类处理（处理软件为用Python语言编写的C5.0软件）。最后，结合WISDOM分类方案和地表覆盖类型进行光谱类别合并等分类后处理（图3）。

图3 - 根据WISDOM分类方案进行类别的重写和合并  

最后，根据地表实际情况进行分类结果的精度验证（图4），利用更多的遥感影像来测试分类处理的稳定性，并结合2009年1月地面校正场数据进一步改善分类结果。

图4 - SPOT5卫星影像（2007年12月23日，从2060个验证点中选取了2234个）地表覆盖类型分类结果精度验证。总体精度达到92.4%。

地表覆盖类型分类结果由WISDOM项目组及DLR提供。需要提供更多的信息请联系项目组德方负责人Claudia Kuenze(claudia.kuenzer@dlr.de)博士 - 2008年12月。