基于知识的遥感影像的BAYES分类方法研究——以福州市琅歧岛土地覆盖/土地利用类型为例

提高计算机遥感影像的分类精度，是遥感应用中研究的主要问题之一。以福州市琅歧岛土地覆盖/土地利用类型为例，以遥感影像解译知识为基础，使用TM、Aster的融合影像和NDVI生成的植被覆盖度影像，并结合DEM、土地利用等地理辅助数据，将DEM和NDVI因子作为待分类影像的波段加入其中，构成新的待分类影像，运用Bayes分类方法，通过循环迭代的方法消除先验概率对分类精度的影响，实例证明比运用单一的分类方法精度明显提高。