摘 要：该文是针对北京市海淀区TM影像进行图像处理方面的工作，采用监督分类的方法体系对海淀区影像进行处理分析，在确定分类模板之后对地物进行分类和分类后处理工作，最后给出精度评价，从而可针对北京市海淀区的地表覆盖类型和分布情况作进一步研究。
　　关键词：图像处理 分类 海淀区 评价
　　中图分类号：P2 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2013）04（a）-000-01
　　1 研究区域
　　海淀区位于北京市西北近郊，面积430 km2，南北长约30 km，东西最宽29 km。平原占3/4，山地、丘岭占1/4；境内河道长度119.8 km，湖泊数量和水域面积均列北京市各区县之首。因此，研究海淀区的地表覆盖类型具有重要意义。
　　2 遥感影像信息和处理
　　该文所用的遥感图像是1997年5月北京市海淀区TM影像。此图像是由美国陆地卫星Landsat上搭载的专题制图仪TM所获取的，地面分辨率为30 m×30 m，大小为956行1034列，质量较好，通过目视判读可以判断地物的属性。
　　对海淀区图像进行辐射校正、几何校正和处理变换。辐射校正包括：遥感器校正，通过定期地面测定的测量值进行校准；大气校正，利用辐射传输模型消除大气的影响，用6S软件进行；太阳高度和地形校正。几何校正包括：选取GCP点。
　　定位点来自地面实测；较均匀地遍布校正的整个区域；在图像上易辨认，具有较固定的特征；低精度图像应与高精度图像配准，在高精度图像上选GCP；影像分辨率与相应比例尺的地形图配准。通过选定的GCP点建立变换前后图像坐标的关系，得到数学关系式，计算RMS误差。
　　根据实际情况选取新的控制点和调整旧的控制点，重新计算关系式系数，计算RMS误差，直到符合精度要求为止。关系式纠正模型确定后，对全幅图像的各像元进行坐标变换，重新定位。重新定位后的像元在原图像中分布不均匀，即输出图像像元点在输入图像中的行列号不是或不全是整数关系。
　　因此根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置，对原始图像重采样，输出无畸变图像，并进行亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。最后为了突出相关的专题信息，提高图像的视觉效果，对海淀区图像进行处理变换。
　　3 分类方法及精度评价
　　分类方法主要依据研究区典型地表覆盖类型和判别特征提取。由于对海淀区的地表覆盖情况比较了解，具有先验知识，所以采用监督分类法。分类过程如下。
　　采用影像处理软件ERDAS建立分类模板。从分离度和可能性矩阵两方面来评价模板的质量。该文将地表覆盖类型分为林区、旱地、水田、建筑用地、河流湖泊、草地六大类别，分类模板中六大类别的两两分离度都比较大，平均为2000，越大说明模板建立的越好。
　　分类模板中的可能性矩阵表明每个AOI训练区中有多少像元属于相应的类别。建立的模板的误差矩阵精度大于规定的精度即85%，则可以作为用于进行监督分类的分类模板。接着进行类别统计分析分别对林区、旱地、水田、建筑用地、河流湖泊、草地这六大类别的每一个类别class进行统计，根据统计得出的结果再作出评价。
　　监督分类后，用CLUMP和ELIMINATE命令对分类后的图像进行分类后处理，提高分类质量。打开海淀区原图，启动精度评估对话框。打开分类专题图：File>open“haidianclass6.img”；打开原图与精度评估关联；选择工具条：select viewer图标；产生随机点：Edit > create/add random points；显示随机点类别：view> show all，Edit > show class values；输入参考点类别：Reference输入；最后输出分类评价报告：Report> accuracy report。
　　用该方法计算每一个类别的误差矩阵和总体精度，从精度评价报告中可以得到总体精度和Kappa系数，该文计算的精度评价报告中总体精度为94.26%，Kappa系数为91.70%，说明分类结果很好。
　　4 结语
　　该文对海淀区影像图进行图像处理和分类等一系列工作。基于海淀区的背景状况、基本数据格式，对影像进行处理，建立分类体系，并进行分类后处理，给出精度评价，从而可针对北京市海淀区的地表覆盖类型和分布情况作进一步研究。
　　参考文献
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