土地利用分類不同方法的探討

王亞楠

【摘 要】土地利用分類是區分土地利用空間地域組成單元的過程。這種空間地域單元是土地利用的地域組合單位，表現人類對土地利用、改造的方式和成果，反映土地的利用形式和用途（功能）。土地利用分類是為完成土地資源調查或進行統一的科學土地管理，從土地利用現狀出發，根據土地利用的地域分異規律、土地用途、土地利用方式等，將一個國家或地區的土地利用情況，按照一定的層次等級體系劃分為若干不同的土地利用類別，土地利用分類一般分為監督分類與非監督分類兩種方法。

【關鍵詞】 土地利用分類 監督分類 非監督分類

土地利用對應于地區的社會-經濟描述（功能層面）：區域作為住宅、工業或商業用途，農業或林業，娛樂或保存用途等。也可能與土地覆蓋相關，以此來推斷土地利用或逆推。但情況往往更復雜，聯系也不是那么明顯。與土地覆蓋相反，土地利用是難以'觀測'的 。例如，往往難以決定，草原否是被用于農業用途。區分土地利用和土地覆蓋和他們的定義已普遍影響到分類系統、數據采集和信息系統的發展。

一、監督分類

又稱“訓練分類法”，用被確認類別的樣本像元去識別其他未知類別像元的過程。它就是在分類之前通過目視判讀和野外調查，對遙感圖像上某些樣區中圖像地物的類別屬性有了先驗知識，對每一種類別選取一定數量的訓練樣本，計算機計算每種訓練樣區的統計或其他信息，同時用這些種子類別對判決函數進行訓練，使其符合于對各種子類別分類的要求;隨后用訓練好的判決函數去對其它待分數據進行分類，使每個像元和訓練樣本作比較，按不同的規則將其劃分到和其最相似的樣本類，以此完成對整個圖像的分類。

（一）平行算法

又稱盒式決策規則，是根據訓練樣本的亮度值范圍形成一個多維數據空間。其他像元的光譜值如果落在訓練樣本的亮度值所對應的區域，就被劃分到其對應的類別中。這種算法簡明、直接，能將大多數像元劃分到一個類別。缺點是當類別較多時，各類別所定義的區域容易重疊。

（二）平行六面體法

平行六面體將用一條簡單的判定規則對多光譜數據進行分類。判定邊界在影像數據空間中是否行成了一個N維的平行六面體。平行六面體的尺度是由標準差閾值所確定的，而該標準差閾值則是根據每種所選類的均值求出的。

（三）最大似然法

在多類地物識別時，常采用某種統計方法建立起一個判別函數集，然后根據這個判別函數計算各待分類樣本的歸屬概率，樣本屬于哪一類的概率最大就判別其屬于哪一類，這就是最大似然法。最大似然法是根據訓練樣本的均值和方差來評價其他像元和訓練類別之間的相似性，它可以同時定量地考慮兩個以上的波段和類別，是一種廣泛應用的分類器，但是這種算法的計算量較大，同時對不同類別的方差變化比較敏感。

（四）最小距離法

最小距離法是一種原理簡單，應用方便的分類方法，它利用訓練樣本中各類別在各波段的均值，根據各像元離訓練樣本平均值的距離大小來決定其類別，其在遙感分類中應用并不廣泛，主要缺點是此方法沒有考慮不同類別內部方差的不同，從而造成一些類別在其邊界上的重疊，引起分類誤差，因此需要一些更有效的測量距離的方法。

（四）馬氏距離法

是一個方向靈敏的距離分類器，分類時將使用到統計信息，與最大似然法有些類似，但是她假定了所有類的協方差都相等，所以它是一種較快的分類方法。

二、非監督分類

（一）系統聚類

這種方法是將影像中每個像元各自看作一類，計算各類間均值的相關系數矩陣，從中選擇最相關的兩類進行合并形成新類，并重新計算各新類間的相關系數矩陣，再將最相關的兩類合并，這樣繼續下去，按照逐步結合的方法進行類與類之間的合并，直到各個新類間的相關系數小于某個給定的閾值為止。

（二）分裂法

又稱等混合距離分類法，它與系統聚類的方法相反，在開始時將所有像元看成一類，求出各變量的均值和均方差，按照一定公式計算分裂后兩類的中心，再算出各像元到這兩類中心的聚類，將像元歸并到距離最近的那一類去，形成兩個新類. 然后再對各個新類進行分類，只要有一個波段的均方差大于規定的閾值，新類就要分裂。

三、結束語

它是土地利用研究的重要內容，也是確定土地利用統計體系和土地利用圖制圖單元的基礎和依據。科學地進行土地利用分類，不僅有助于提高土地利用調查研究與制圖的質量，也有利于因地制宜、合理地組織土地利用和布局生產。蒞土地利用分類中，既要突出利用程度上的差別和加強利用的可能性，又必需考慮一定層次等級的系統性。

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