遥感数据计算机分类在土地调查中的应用

王新花

摘要：就当前的现状来看，在土地调查工作开展过程中仍然存在着调查数据精准度不足的问题，继而由此影响到了对土地的高效使用。因而在此基础上，为了达到良好的土地调查状态，要求相关工作人员在调查工作开展过程中应注重将遥感数据计算机分类技术贯穿于其中，由此获取简便、直观的调查数据，最终就此精准土地调查结果。本文从遥感数据计算机分类的应用需求分析入手，并详细阐述了遥感数据计算机分类技术的具体应用。

关键词：遥感数据 计算机分类 土地调查

中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）05-0000-00

遥感数据计算机分类技术，作为新型动态变化信息采集手段，其在土地调查工作中的运用有助于精准调查结果。因而当前土地调查人员在实际工作开展过程中应着重提高对其的重视程度，并强调对其的合理化应用，由此营造良好的土地调查空间，达到最佳的土地调查状态。以下就是对遥感数据计算机分类在土地调查中应用的详细阐述。

1遥感数据计算机分类的应用需求

就当前的现状来看，遥感数据计算机分类应用的需求主要体现在以下几个方面：第一，在遥感数据计算机分类功能应用过程中，要求相关工作人员应注重将ETM影像作为基准对MSS影像进行预处理，同时注重在预处理环节开展过程中设定约50个控制点，继而由此确保校正行为的精准性，且将校正误差值控制在4个像元左右，满足土地调查数据获取需求；第二，在遥感数据计算机分类功能应用过程中相关技术人员应注重坚守建立训练区→评价训练区→初步分类图设定→检测分类结果的影像数据分类步骤，由此满足土地调查技术应用条件。

2遥感数据计算机分类在土地调查中的具体应用

2.1计算机预处理处理技术

表1为土地利用类型图件精度要求，为此，为了满足土地利用条件，应注重运用计算机预处理技术，即首先对遥感影像进行辐射校正，其次进行几何校正，并选定K1、K2为所判定指标，继而设定公式

K1=Xij/Xi+×100%

K2=Xij/Xi+1×100%

且以随机抽样的方法获取15种土地类型，呈现600个图斑，且建立矩阵误差，最终判定精度>91%的高分辨率卫星图可应用于土地调查工作中，满足土地调查工作需求。

2.2计算机特征参数获取技术

在MSS数据分类程序开展过程中均值、方差、相关系数等参数的获取对其起着至关重要的影响作用。例如，在咸宁窗口分类特征提取中，对子窗口、样取进行了选定，同时判定1978.10.16和1979.6.16为MSS直观图数据象元，由此展开数据分析行为，并针对谱聚群现象、自然可分性进行观察，同时选定8个子样区，同时确保子样区所占比例为60×60像元，继而按土地类型将麻地、茶园、树林、水田、竹林编号分别设定为1、2、3、4、5，并保障了地物名称与标号等间的一致性，最终将其以曲线的形式呈现出来，且利用MSS、辐射测量值间对应公式：y=mx+b，其中y、m、b分别为辐射度、最大辐射能、最小辐射能，由此实现对1978.10.16和1979.6.16象元信息的矫正处理，且获取相关特性关系，达到最佳的动态信息获取状态。

2.3计算机神经网络分类技术

计算机神经网络分类技术即应首先建立分类模型，即：

并在模型建构过程中设定分类类别为A=1，2，3，……n，P（x＼k）为K中所观测的条件概率，由此获取列分类信息。其次，为了满足计算网络误差分类条件，应注重设定样本分类目标，同时建构权矩阵，且将像元R、G、B输入到计算机网络影响环境下，计算各类型概率值，最终就此确定土地类型。

另外，在土地直方图观测过程中亦应注重设定概率计算公式：

同时，将公式：应用于计算机影像灰度次数分析中，最终将影像信息直观的呈现出来。

在土地调查工作开展过程中为了精准化调查数据，要求作业人员在土地数据更新过程中应注重利用计算机像片比例尺缩放功能，将本地土地更新数据精准的清绘出来，且准确表示土地位置。同时，在影像调绘过程中应注重遵从1：10000调绘比例，同时确保调绘偏移量与图面相比，高于其0.2mm，由此达到计算机清绘目的。此外，在计算机零星地物清绘中，应将人工编制的草图，以图形数据化输入、数值处理、线条光滑连接置入计算机平台，最终通过外部设备将人工草图内容快速输出供调查人员参考。

3结语

综上可知，当前土地调查工作在开展过程中仍然存在着调查数据不精准等问题，影响到了整体工作效率，并就此限制了土地的高效实用。因而在此基础上，为了达到良好的土地数据调查状态，且就此满足土地类型划分需求，要求相关技术人员在实际工作开展过程中应注重将遥感数据计算机分类应用于土地调查动态变化信息获取、特征参数的获取等领域中，由此提升整体土地调查效果，达到高效的土地调查作业状态。

参考文献

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