摘要：由于在分类方法和空间分辨率等方面存在局限性,基于粗分辨率遥感数据的传统非监督分类结果在不同地物过渡带内往往误差较大.该文提出了基于地形限制特征的分类方法,在非监督分类的基础上,将非监督分类结果按照像元进行细分,并运用地形限制条件对细分后的像元进行二次判别分类.结果表明,分类精度明显提高,其中,农田和居民点分类精度的提高最为明显.这一方法使得完全同质的单元可以进行属性的变更,改善了像元空间分辨率差造成的误差;而地形限制特征的引入减少了传统非监督分类的不确定性,使模糊区域的分类有了较为明确的区分特征,提高了分类的精度.

关键词：像元细分 地形限制特征 遥感植被分类 泾河流域 

单位：农业部全国畜牧兽医总站; 北京; 100026; 北京师范大学生态研究所; 生物多样性与生态工程重点实验室; 北京; 100875; 北京师范大学生态研究所; 生物多样性与生态工程重点实验室; 北京; 100875; 北京师范大学生态研究所; 生物多样性与生态工程重点实验室; 北京; 100875; 东北林业大学林学院; 哈尔滨; 150040; 中国环境科学研究院; 北京; 100012