1、遙感圖像分類一直是遙感研究領(lǐng)域的重要內(nèi)容，如何解決多類別遙感影像分類識(shí)別并滿足一定的精度，是遙感圖像研究中的一個(gè)關(guān)鍵問題。遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類是通過計(jì)算機(jī)對(duì)遙感圖像像素進(jìn)行數(shù)值處理，達(dá)到自動(dòng)分類識(shí)別地物的目的。由于同物異譜及異物同譜現(xiàn)象的存在，計(jì)算機(jī)遙感影像分類精度受到了較大影響。改進(jìn)現(xiàn)有分類方法，對(duì)地物進(jìn)行精確提取對(duì)國土資源監(jiān)測(cè)及土地利用規(guī)劃具有十分重要的意義。
　　本文以石家莊市區(qū)的TM遙感數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，基于紋理特征、光譜特

2、征和空間特征構(gòu)建多特征影像集，應(yīng)用最大似然分類法、支持向量機(jī)法和決策樹分類法對(duì)研究區(qū)進(jìn)行了基于多特征融合的分類實(shí)驗(yàn)及精度分析。首先，對(duì)紋理特征提取方法進(jìn)行對(duì)比和分析，選擇了灰度共生矩陣的方差法和Gabor濾波器的Gist特征為紋理特征，利用最佳指數(shù)法對(duì)二者進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明Gist特征比傳統(tǒng)的紋理特征性能更優(yōu)越；其次，基于遙感影像提取了反映光譜特征的植被指數(shù)（NDVI）、纓帽變換分量和主成分分量，并引入數(shù)字高程模型表達(dá)空間特征。按照特征

3、性質(zhì)進(jìn)行隨機(jī)組合，分析各特征組合下分類樣本的J-M距離，構(gòu)建了最優(yōu)分類特征組合；最后，對(duì)多特征融合遙感圖像進(jìn)行了最大似然和支持向量機(jī)分類并基于分類特征構(gòu)建決策樹模型，對(duì)地物進(jìn)行了分層提取。精度分析結(jié)果表明，分類特征對(duì)遙感分類精度的提高具有積極作用，基于多特征的影像分類精度較之原始影像均有所提高，三種分類方法所得實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，決策樹分類法最優(yōu)，精度為87.33％，kappa系數(shù)為0.8454；其次是支持向量機(jī)法，精度為85.33%，kap