摘要采用world-view2的高分遥感数据，分别用最大似然、面向对象、决策树三种方法对西溪湿地图像进行分类处理，比较它们的分类精度，分析比较出最合适的分类方法。其中最大似然法是三种方法中操作最为简单的，也是精度最高的。决策树法虽然精度比不上最大似然法，但改进规则后或许能大大提高精度。而面向对象法用于西溪湿地这种破碎景观特点的湿地类型时，工作量太大，漏分现象较为严重.71713

Three methods including maximum likelihood, object-oriented, decision tree are used to classify Xixi Wetland world-view2 images respectively. The results show that the maximum likelihood method is the most simple and the highest accuracy of the three methods. Although the accuracy of decision tree method is less than the maximum likelihood method, but the improved rules may greatly improve the accuracy. However, the object - oriented method used in the wetland types of the broken landscape of XiXi Wetland, the workload is too large, the leakage phenomenon is more serious.

毕业论文关键词：World-View2；最大似然法；面向对象法；决策树法；水域面积

Keywords: World-View2；maximum likelihood method；object-oriented method；decision tree  method；water area

目    录

目录 4

1.绪论 5

1.1 研究背景 5

1.2 研究意义 5

1.3 研究目的 5

1.4 国内外研究进展 5

2.数据和方法 6

2.1 研究区介绍 6

2.2 研究方法 7

2.3 大气校正 8

3.基于最大似然法的水域面积提取 10

3.1 样本 10

3.2 分类过程 11

3.3 精度评价 12

4.基于决策树法的水域面积提取 13

4.1 分类过程 13

4.2 精度评价 16

5.基于面向对象法的水域面积提取 17

5.1 分类过程 17

5.2 精度评价 18

6.小结 19

6.1 水域面积精度验证 19

6.2 精度评价 20

6.3 小结 22

7.结论 22

7.1 结论 22

7.2 展望 22

1.绪论

1.1 研究背景

湿地是全球三大生态系统之一，湿地中生存着大量动植物，为人类生产生活提供丰富原料。此外，湿地还具有涵养水源，调洪蓄水，调节气候，净化水体等功能。总之，湿地在人类生产生活中发挥着举足轻重的作用。由于湿地的通达性差等原因，遥感技术在湿地研究中得到了广泛的应用[1]。

湿地为人类提供各种功能和服务的同时，人类也在改变湿地的格局和功能。几千年来的农耕活动和城市发展，使得中国南方河网地区建筑物与植被、水体等交错分布，平原湿地在人类活动的影响下形成了“景观破碎”的特点，本次论文以西溪湿地为例，它占地面积约10.08平方公里，开放区域3.46平方公里，园区内约70%的面积为河港、池塘、湖泊、沼泽，整个园区六条河流纵横交错，鱼塘鳞次栉比，形成了西溪独特的湿地景致，也让水域面积的提取提高了难度。高分遥感影像能够大大提高水域面积提取的精度。所以，基于高分遥感的湿地水域面积提取对于南方湿地的监测与研究是一种十分有效的技术手段。然而图像分类方法多种多样，针对于“景观破碎”这一特点，本次研究要从最大似然法、决策树法、面向对象法这三种基本分类方法中找出最适合的分类方法。