锦瑟无端2325
1.1专题评述 能够反映某个学科或研究领域的最新成果的研究进展、存在的问题以及今后的方向,论文篇幅不限。作者本人或所在室验室在本领域有相当的研究经历和科研成果。1.2研究论文 反映我国植物分子生物学和分子育种领域在基础理论、应用研究和高新技术开发方面的、在国内外公开出版的刊物上尚未发表过的原始研究工作报告。1.3研究报告 为争取时间以简要的形式发表的原始研究工作报告。论文篇幅要求在5-8个印刷页面左右。1.4专题介绍 主要介绍植物分子生物学与分子育种领域的文献综述性论文。论文篇幅要求在6个印刷页面以上。1.5学位论文简报 主要刊登博士学位论文及优秀硕士论文之大摘要。篇幅要求在2个印刷页面。中英文同时刊登。1.6新基因、新种质、新品种 主要刊登具有自主知识产权的新基因,经过鉴定或品种审定的新材料及品种。篇幅要求在6个印刷页面左右。1.7新思路、新技术、新方法 主要刊登我国学者自主发明的新思路、新技术和新方法。篇幅要求在6个印刷页面左右。
A广州淘上居
家庭节能环保倡议书 各住宅区的所有家庭: 至今,各种环保节能的的政策及措施都已成为我们耳熟能详的文明生活发展趋势,然而我们对其真正深入了解认识了吗?我们的日常工作和生活中是否真正的做到了呢?是不是还是一副听的时候专心,过后说起开心,做的时候不用心呢?节能环保并不是我们多喊几句口号就可以实现的,它需要我们真正的从实际生活中去改善,去实践,从身边的每一件事情开始做起。 作为每一个家庭,对社会发展及人类进步起着不可替代的推动作用,是我们社会发展的主要力量支柱。因此,我们更应该提高家庭的综合素质,切实了解节能环保的现实意义和重大作用,将每个家庭成员组织起来,牢牢抱成一团,从生活的方方面面着手去认识,去改进,将节能环保的主题落到实处。 倡导节能环保,首先要减少了解我们日常生活中到底能源耗费在哪里?污染在哪里?针对主要问题,提高节能环保效率。那么家庭污染和社会污染到底哪一个更严重呢? 新近研究表明:社会工业生产造成的污染只占污染源的百分之四十一,现代家庭造成的污染却占百分之五十九。与社会相比,虽然家庭只是社会的一个细胞,而就污染的危害程度来说,家庭却相对严重一些,已经检测到的有毒有害物质达数百种,常见的也有十种以上,。有一组统计数据可进一步证实家庭污染的危害性:即一个家庭一天平均要制造一点八公斤垃圾,丢弃五个不可分解的塑料袋、二至三个一次性饭盒;一个家庭因洗头、洗澡、洗衣服等,一天平均制造二百公斤废水;一个家庭每天平均使用二十克化学用品等。这些污染物和汇流成河的生活废水,每时每刻都在污染着我们的土地、河流和海洋。 据媒体报道,在一项针对2000多个家庭住户样本的室内污染状况调查中,结果显示:50%以上的家庭室内存在着污染,而“罪魁祸首”就是家用电器。更令人担忧的是,在被调查的家庭中,绝大多数还没有意识到家中的家电污染问题。目前家庭中常见由家电导致的污染包括细菌污染、辐射污染及噪声污染等,重则危害健康,甚至危及人的生命安全。 看到这组数据不由得让我们惊讶,一直以来我们都要将污染的矛头指向工业生产,殊不知,其实最大的污染源就是我们自己,就是我们每一个家庭。我们平时不注重环保节能的后果,最后危害最大的,依然是我们自己,是我们赖以生存的美好家园,是我们原本洁净清悠的地球村。 在能源浪费方面,家庭也占有相当大的比重。多台电视机同时开;多个电脑同时用;电视没看时不切断电源,长期处于待机状态;几十上百瓦的白炽灯同时开好几个;声控灯感应器坏了,灯就没日没夜地亮着;饮水机24小时运作;有的电热户冬天用几个上千瓦的大电炉眼睛眨也不眨;打开水龙头哗哗一放就是好几分钟,等到热水出来了,才慢悠悠地洗漱…… 点点滴滴,看来是微不足道的。但正是这样的点点滴滴,使居民区能源浪费现象显得相当突出。检查我们的行为,司空见惯的“无意识浪费”,在家庭生活中浪费掉的宝贵能源实在太多了。习惯成自然,且有很多浪费现象是人们长期养成的习惯,又习以为常,因此在节约家庭能源方面考虑得不多。然而在现实生活中,我们要改掉那些不经意的浪费“习惯”,其实很简单,只需要举手之劳。 良好的生活和工作环境是我们人类赖以生存的条件,保护环境就是保护我们自己。面对地球生态环境日益恶化、资源日益短缺的现实,我们应该清醒地认识到:拯救地球、保护环境、节约能源,是我们共同的责任。家庭节能环保和我们的生活息息相关,而且很容易进行,做好家庭的节能环保工作,不仅节约了资源,也为家庭节约了一定开支,一举两得。由此我们发出倡议: 一、从家庭用电开始,节约每一度电,杜绝家家电污染。 每个家庭都应努力做到以下几点: a、把白炽灯改成第四代LED绿色光源,在同样的亮度下,其耗电量只是白炽灯的十分之一,但寿命却是白炽灯的50倍。 b、要选用无氯绿色环保家电和太阳能家电系列,比如:使用太阳能发电器、太阳灶、太阳能灯、太阳能帽、太阳能手电筒、太阳能干燥器、太阳能热水器、地板采暖系统等,既节能环保,又安全方便,既为国家的节能环保工作做出贡献,又使家庭引导了绿色生尚生活新潮流。 c、选购空调时要考虑最适合房间大小的匹数。而且夏季空调温度设定在26-28℃。 d、冰箱内贮存食物不宜过满,冰箱内食品之间及食品与箱壁之间应留有100mm以上的空隙。 这比紧贴墙面每天可以节能20%。 e、洗衣机的耗电量取决于使用时间的长短,一般合成纤维和毛丝织物洗涤3~4分钟,棉麻织物洗涤6~8分钟,极脏的衣物洗涤10~12分钟。 f、电视机不要开得很亮,音量也不宜过大,因为每增加1瓦音频功率,就要增加3~4瓦电功耗。 g、使用电饭锅最好提前淘米,用温水或热水煮饭,这样可以节电30%。 h、电饭锅用后立即拔下插头,当锅内温度下降到70摄氏度以下时,它会断断续续地自动通电,既费电又会缩短使用寿命。 i、普通玻璃窗只要贴上一层特殊节能膜,室内温度起码降3℃, 如果阳光更加猛烈,温差会进一步拉大,节能效果更加明显。据介绍,采用这种节能膜后,不仅能过滤紫外线,节能效果达到30%,而且使用期限长达20年。 二、全家动员,全面加强环保节能的思想认识。 首先,父母要做好孩子的表率。父母是孩子的第一任老师。由于孩子的可塑性大、模仿性强,家长的一言一行都能影响孩子。因此,家长自身必须牢固树立节能环保意识,不断提高自身素质,自觉做到“环保节能从我做起,从日常小事做起”,把节能保护渗透到家庭生活的方方面面,为孩子在节能环保方面做出表率。其次,着力培养孩子的节能环保意识。家长可以利用双休日和节假日,领孩子到一些风景名胜区去体验环境美,然后再领孩子到一些环境污染严重的地方,让他们目睹垃圾遍地、污水横流的场景。通过这种对比,让孩子亲身感受环境污染的危害性。最后,要为孩子创造一个良好的节能环保氛围。在日常生活中,家长要把环保意识落实到行动上,让孩子在潜移默化中形成良好的环保习惯。如购物时,要注意选择无污染的绿色产品;从自身做起,认真搞好家庭卫生,努力创造一个整洁的生活环境。这样,通过教育孩子,一方面加强了家长本身的节能环保意识,另一方面也着实减少了家庭的开支,还能为我国的节能环保工作作出贡献,可所谓是“利大无穷”。 三、节约生活中的每一滴水,努力减少水污染。 随着经济快速增长和人口不断增加,努力缓解资源不足的矛盾,不断改善生态环境,实现可持续发展,已经成为十分紧迫的任务。中国是世界12个贫水国家之一,淡水资源还不到世界人均水量的1/4,因此节约用水迫在眉睫。 据统计,就按某市共1700万常住人口,有600多万户家庭来讲,如果每家每月节约1度电,一年全市就可节电6000万度,相当于一座小型发电厂的发电量;如果每家每月节约1吨水,一年全市就可节水6000万吨,相当于一座80万人口城市一年的生活用水总量。 时时刻刻注重节约用水,防止水污染,可以从下几个方面着手: 推广使用节水型水阀和卫生洁具;用水完毕随手关闭龙头,别让水空流;随时检查维修水龙头阻止滴漏;提倡一水多用,让水重复使用;节约用水,用洗菜、淘米水冲厕所、浇花;洗衣服使用无磷洗衣粉,减少污染;如果将漂洗的水留下来做下一批衣服洗涤水用,一次可以省下30-40升清水;慎用清洁剂,尽量用香皂,别让水源污染,时时告诫我们自己,保护水源就是保护生命! 四、节约每一张纸,使用再生纸和节约用纸,保护森林资源。 目前,造纸的原料主要是木材。我国造纸业年需消耗木材1000万立方米。我们使用、消耗大量的纸张,实际上是在消耗森林资源。现在,地球上平均每年有4000平方公里的森林消失。森林可以为人类提供氧气、吸收二氧化碳、防止气候变化、涵养水源、防风固沙、维持生态平衡等。保护森林,减少开采量,就需要削减木材的需求量。回收1吨废纸能生产800千克再生纸,可以少砍17棵大树,节约一半以上的造纸原料,减少35%的水污染。每张废纸至少可以回收再生两次。因此,应提倡积极回收废纸、尽量使用再生纸和双面用纸充分发挥电子政务优势,大力推行无纸化办公,尽量使用电子媒介修改文稿,努力减少纸张消耗。节约用纸则是保护森林、保护环境的最好措施。 五、节约每一升油,减少空气污染源。 减少对机动车的依赖,近距离出行尽可能使用自行车或者步行,给城市的交通减轻一点负重;减少公务用车,在不影响公务,确保安全的前提下减少独自用车;紧急公务活动确需使用公务车辆时,尽量集中乘坐。让我们人人来做公交族,个个争当自行车骑手! 另外,如果是自己开车,可掌握以下节能环保技巧:1、如果开车时巧用空挡滑行,一辆1.6升排量的家用轿车每月可以节约10升汽油;2、起步时离合器不能松得太快,否则既耗油又易熄火;3、提高速度时应轻加油门;4、在遇红灯或前方车辆刹车时,不要高挡冲到跟前时才猛踩刹车;5、汽车行驶过程中,要注意看水温表,发动机正常的水温应保持在80摄氏度至90摄氏度之间,如果过高或不足都会使油耗增加;6、时常检查轮胎的气压,以保持在最佳状态,轮胎气压不足会增加耗油量;7、不要随意更换轮胎的大小,选择更宽的轮胎或许让车看来更有“跑车味”,但轮胎越宽,车轮阻力越大,燃油消耗量就越多;8、用黏度最低的发动机油。发动机油黏度越低,发动机就越“省力”,也就越省油;9、不要热身过度。有些车主喜欢在早上开车前,先热身再上路,但热身太久会更耗油,可以先让车慢慢行驶一两千米来达到热身效果;10、不要超速。对一般汽车而言,80公里的时速是最省油的速度,有统计表明,每增加1公里的时速,耗油量会增加0.5%。还有一些节油窍门是在驾驶之外的:轮胎气压不足会增加耗油量;尽量用黏度低的发动机油,这样也能省油;开启空调要确保窗门紧闭;定期清洗隔离尘网可以节省30%的电力。 六、每个家庭都应节约每一粒粮食,养成勤俭节约的好习惯。 “谁知盘中餐,粒粒皆辛苦”。家庭做饭时要量力而行,饭不在多,而在于要营养均衡,暴饮暴食或吃饭过饱,都会影响人体的健康,更要杜绝奢侈浪费,父母要给孩子做好表率,从小培养孩子勤俭节约的好习惯。 七、少用一次性制品,保护地球环境和生态平衡。 现代化生活充斥着许多一次性用品:一次性餐具、一次性桌布、一次性尿布、一次性牙刷、一次性照相机……一次性用品给人们带来了短暂的便利,却给生态环境带来了灾难;它们加快了地球资源的耗竭,同时也给地球带来了环境污染。少使用一次性用品,多使用耐用品,对物品进行多次利用,应当成为新的社会风气,新的生活时尚。减少资源和能源的浪费,让我们摆脱“一次性消费”的诱惑,我们可以用充电电池代替普通电池;用手绢代替纸巾;用瓷杯、玻璃杯代替纸杯;用布袋代替塑料袋;用自动铅笔代替木杆铅笔。如果经常在外出差吃饭,可随身带双筷子、带个勺子,带上牙刷、牙膏、剃须刀、洗发水等等,使生活处处皆环保。家庭出游,更要身带各种物品,减少一次性用品的污染及浪费。同时,也要劝说周围的朋友,将节能环保根植于每个家庭。 八、自备购物袋,减少白色污染。 在我们的生活里,塑料袋成了必不可少的东西,无论是在大小超市,还是在菜市场和街边的小摊贩那里,给顾客提供塑料袋似乎成了理所当然的事情,与此相对照的是,一些消费者在购物时过度依赖塑料袋。那些用了就扔的塑料袋不仅造成了资源的巨大浪费,而且使垃圾量剧增。大部分消费者把超市塑料袋带回家中当垃圾袋使用,丢弃后对环境造成二次污染。塑料袋造成的白色污染,已经成为城市环境的大敌。 我国每年塑料废弃量为100多万吨。如果平均每个塑料袋铺开是0.6平方米,那么每人每年弃置的塑料薄膜面积达240平方米。而一些街头小贩用的塑料袋还存在严重的卫生问题。少用或不用塑料袋应该是我们首先倡导的绿色生活。 家庭用塑料袋,更是白色污染中的重点,无论是超市购物,还是街头买菜,都少不了塑料袋。因此,各个家庭都应该外出买菜时自带竹篮,美观又环保。 九、注意日常生活小细节。 1、烧菜做饭少用煤炉,改用液化气,炒菜时不要等油热得冒烟时才放菜,尽量减少空气污染。 2、家中的阳台上多种花草盆景,经常打扫房间,经常晒被,保持家庭环境空气清新怡人。 3、减少噪音污染,尽量减低说话或录音机播放时的音量。 4、正确处理废弃物,对生活垃圾进行分类,合理排放生活用水。 5、保护野生动植物,不吃野生动物,保护生态平衡。 6、奉劝家人、亲友不吸烟,不随意焚烧垃圾,维护家人身体健康,保持洁净环境。 7、塑料瓶、废纸等收集起来卖给收废站,减少垃圾排放。 8、家中养的宠物要看管好,防止影响邻居休息及粪便污染,维护和谐的生活社区和环境。 各个家庭朋友们,全民动员是建设资源节约型社会的基础。我们渴望干净的地球,渴望绿色、健康、洁净的生活空间。 让我们积极响应倡议内容,携起手来,从我做起,从每一个家庭做起,从一点一滴做起,保护环境,节约资源,善待地球,让我们大家都自觉地来做环保节能的宣传者和实践者,为建设节约型社会及实现我国的绿色可持续发展做出自己应有的贡献。
笑靥的梦魇
大概就这样了 参考一下吧基于landsat-TM影像的专题信息提取学生姓名:XX 学号:20085080079院系:城市与环境科学学院 专业:XX指导教师:XX 职称:助教摘 要:本文以沈阳地区为研究区,利用光谱信息提取水体、植被,采用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法,通过TM5波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵,计算并提取最能反映类别差异的纹理量值将光谱信息混淆的水田、旱田、居民地用分离,得到最终的分类结果。结果表明:将纹理特征应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类,光谱与纹理特征结合得到的分类精度要高于单纯光谱的分类精度。关键词:遥感影像;光谱特征;纹理特征;灰度共生矩阵;分层提取;土地利用Abstract:Based on the study of shenyang area for using spectral information extraction,water,vegetation,based on gray symbiotic matrix of the texture classification,through the TM5 band extraction graylevel co-occurrence matrix and gray,and joint matrix extraction can reflect the differences between vector-valued texture category will confuse the paddy fields,spectral information structure,separation,with residents of the final results of the classification.Results show that: the texture characteristics will be applied to image classification can distinguish the confusion of spectral spectrum and texture feature combination,the classification accuracy than pure spectral classification accuracy.Key words:remote sensing image;spectrum feature;texture feature;text gray-level co-occurrence matrix;layered extraction;land-use引言遥感图像信息专题特征的提取,需要对TM图像的光谱信息和纹理信息进行综合分析,以达到提高影像分类精度的目的[1] 。在自然资源调查中,遥感图像已成为重要的空间数据源,其中TM图像信息是进行土地利用/覆盖变化动态监测的重要依据。常规提取TM图像信息主要是利用影像的光谱分辨率进行的,难以正确区分光谱易混淆的地物,例如菜地与其他耕地类型。提取TM图像中易混淆地物信息,可以充分利用影像的空间分辨率及影像上丰富的纹理信为了息来完成信息提取。纹理分析方法在许多领域都有重要的应用,吴高洪等[2]为了提高纹理图像分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率,提出了一种基于小波变换进行纹理分割的方法。因此,研究地物在影像上的纹理特征,建立和充分应用基于纹理特征的地物分类及信息提取方法,将是今后研究高分辨率遥感影像信息提取的方向之一[3]。图像分析需要用到影像的灰度和纹理信息,灰度即波谱信息,是最基本的信息,纹理反映了灰度的空间变化情况,它由纹理基元按某种确定的规律或者某种统计规律排列组成。为了能用计算机进行纹理分析和形成统一的尺度,需将纹理量化,以定量反映纹理信息,形成纹理变量和纹理图像以便分析[4]。1 研究区概况苏家屯是沈阳市的九个市辖区之一,位于沈阳南部,距沈阳市中心15公里,与抚顺、本溪、辽阳三市毗邻。这里气候适宜,雨量适中,年均气温8度,年均降水量700毫米。物产丰富,蕴藏着丰富的煤石油天然气铁矿石和优质矿泉水等自然资源。苏家屯农业发达,盛产水稻、玉米,是国家确定的现代化农业示范区。本文选择数据源所选取的数据是沈阳地区2001年8月11日TM影像区的子区域。根据沈阳地区的农事历,选择10月上旬的遥感资料为宜。2光谱信息地物的光谱一般是指像素的亮度值,地表的各种地物由于物质组成和结构不同而具有独特的波谱反射和辐射特性,在图像上反映为各类地物在各波段上灰度值的差异。地物光谱响应特征是多光谱遥感影像地物识别最直接,也是最重要的解译元素。3 纹理特征纹理也是遥感影像的重要信息,它通过色调或颜色的变化表现细纹或细小的纹案,这种细纹或细小的纹案在某一确定的图像区域中以一定的规律重复出现。目标地物的纹理特征与航空相片的比例尺和太阳高度角有关。另外,它反映了影像的灰度统计信息、地物本身的结构特征和地物空间排列的关系,是进行目视判读和计算机自动解译的重要基础[5]。许多研究表明,除了原始影像光谱信息以外,加上纹理信息就可以使分析准确性和精度提高[6]。遥感图像中多为无规则纹理,一般采用统计方法进行纹理分析,目前用得较多的统计方法有共生矩阵法、分形维法和马尔可夫随机场法。所谓灰度共生矩阵是由影像灰度级之间二阶联合条件概率密度所构成的矩阵,反映了影像中任意两点间灰度的空间相关性。其方法是先依据影像的灰度级数和灰度变化情况计算出4个方向(右、下、右上和左下)任意两个灰度级相邻出现的概率矩阵,它能提供多个纹理量,可以从多个侧面描述影像的纹理特征,因而在纹理分类中得到广泛的应用[7]。4 提取方法4.1 数据预处理本文对沈阳地区遥感影像进行光学增强处理,并采用高通滤波来进行滤波处理对影像进行融合将融合后的影像进行几何校正。本文以1∶5万比例尺地形图为底图,选取均匀地分别在整幅图像内的60个控制点,采用二次多项式纠正模型建立两幅影像的对应关系。配准精度在0.3个像元以内,4.2 土地利用分类体系的确定参考国家土地利用分类体系,结合研究区土地资源的实际情况,TM影像波谱特征及其分辨率等,把研究区土地利用现状分类系统按二级进行分类,一级类型5个,分别为水体、水田、旱地、居民地、植被。4.3遥感信息提取遥感图像的某些波段往往存在异物同谱和同物异谱现象,如果把多种地物放到一起考虑,由于这些波段的加入,会使信息提取变得非常复杂,这也正是传统上基于统计特征的监督和非监督分类遇到的难题。而对地物进行分层处理,就可以充分利用各类地物在不同波段的特征,收到较好效果[8,9]。对某一地物进行提取,获得该信息层,与原图像进行逻辑与运算,做掩膜处理,从而将该地物像元从原始图像中去除,以避免它对其他地物提取的影响,从而为以后的信息提取创造了纯净的环境。4.3.1基于地物光谱模型的遥感影像分类为获得光谱知识,在原始图像上进行采样。在采样过程中考虑到同类地物颜色的差异,如水域的深浅等,每一地类进行了多个样本值的合并,得到地物的综合光谱特征值(如图1)。图1 地物光谱特征水体的提取:太阳光照射到水面少部分被反射到空中大部分被入射到水体,入射到水体的光,部分被水体吸收,部分被水中的悬浮物反射,少部分透射到水底。被水底吸收和反射。被悬浮物反射和被水体反射的辐射,部分返回水面,折回到空中。因此,遥感器所接收到的辐射就包括水面反射光,悬浮物反射光,水底反射光和天空反射光(如图2)。由于不同水体的水面性质和水体特性的不同,从而形成传感器上接收到的反射光谱就存在差异,为遥感探测水体提供了基础。在可见光范围内,水体的反射率总体比较低,不超过10%,一般为4%~5%,并随着波长的增大逐渐降低,到0.6μm处约2%~3%,过了0.75μm,水体几乎成为全吸收体。因此,在近红外的遥感影像上清澈的水体成黑色。因此在提取水体时图面上黑色部分即为水体。图2 传感器接收到的光谱植被的提取:健康植物的波谱曲线有明显的特点(如图3),在可见光的0.55μm附近有一个反射率为10%~20%的小反射峰。在0.45μm和0.65μm附近有两个明显的吸收谷。在0.7~0.8μm是一个陡坡,反射率急剧增高。在近红外波段0.8~1.3μm之间形成一个高的,反射率可达40%或更大的反射峰。在1.45μm、1.95μm和2.6~2.7μm处有三个吸收谷。它们分别受叶子色素,细胞构造,含水量等的影响。因此,在对TM影像上的植被进行提取时,要考虑以上因素。图3 健康植被的光谱特征4.3.2基于纹理信息的分类在图1中容易看到水田、旱地、居民地有很大的光谱相似度,因此需要根据纹理特征进行提取。本文用水体和植被信息分别对原始影像做掩膜,再结合纹理信息作监督分类提取居民地、水田和旱地。为了突出图像的纹理,提高对图像的解译和分析能力,在对图像进行纹理分析之前,利用ErdasImagine软件对掩膜后的影像进行了增强处理。为了进行纹理分类,首先必须提取各类的纹理特征。试验中先提取各类样本,统计各种类纹理特征,再找出最大差异的纹理量,作为分类特征量进行分类(如图4)。纹理特征的提取需考虑到窗口的大小、方向和步长。本文利用TM第5波段的纹理特征,采用了3X3大小的窗口、四个方向的均值[10]、步长为1来对纹理值(包括角二阶距、对比度、熵、相关)进行特征统计。图4 纹理样本图本文所有的纹理分析均在Matlab7.0上进行,主要目标是实现对输入遥感影像进行纹理分析,输出纹理分析的结果,以便通过使用结果,以不同的结合方式辅助分类作对比研究。从图5中我们可以看到,3种地类在ASM纹理特征量上差异最大,COR上次之,因此取用ASM、COR特征值,对3种地物加以提取。图5 3种纹理特征曲线旱田的提取:从纹理曲线中可以看出旱田的ASM量与水田、居民地有很大的差异,因此通过实验对ASM进行阈值设定来提取旱田。居民地和水田的区分:采用基于纹理特征和光谱特征相结合的方法,对居民地进行提取。水田和居民地在ASM特征量上,有着较大的差异,但仔细观察可以发现,在去除了旱田的干扰后,水田和居民地在COR特征量上也有着很大的差异。同时一些研究提出了(归一化建筑指数)[11]:NDVI=(TM 5- TM 4)/(TM 5+ TM 4)来对居民地进行提取(见表1)。从表2中可以看出,这种方法并不适合本文的研究区,但是对原始的光谱特征信息进行分析可以发现,在只存有水田和居民地的图像上,两者在TM5上的亮度值差距很大。综上所述,可以对COR和TM5的亮度值进行阈值设定提取居民地,将其与水田相分离。表1 5种地物的NDVI指数指标 水体 水田 旱地 居民地 植被NDVI 0.24271 0.218619 0.380397 0.231489 0.1663375精度评价衡量分类精度最广泛的方法是由Congalton提出的误差矩阵法(error matrix),为了评价分类试验精度,本文采用随机抽样方法抽取400个点作正确率评价,通过对原图的目视判读结合实地考察对结果进行正确率评价,建立混淆矩阵,计算其Kappa系数(见表2),在ERDAS监督分类中总正确率为85.4 %(见表3),两者相比较可以看出,基于光谱和纹理特征的信息分层提取方法能够很好的对研究区影象进行分类。表2 光谱纹理信息分类精度%居民地 水田 旱地` 水体 植被居民地水田旱地水体植被总合正确率/% 8242119290.2 79921110990.8 531131112391.8 1003513794.6 1111363992.3总正确率=91.5% Kappa系数=0.87表3 EARDS监督分类精度居民地 水田 旱地` 水体 植被居民地水田旱地水体植被总合正确率/% 31232401072463357788 3974815691766136378 8111214779932872386 5 13920210674180182 702337937997总正确率=85.4 %6结语(1)试验表明,对地物进行分层处理,就可以充分利用各类地物在不同波段的特征。避免已提取地物对其他地物提取的干扰,为后续信息提取创造了纯净的环境;同时还可以有效地减少了漏分和误分,提高分类正确率。本文采用此方法对建设用地信息提取,获得较为满意的效果。(2)综合运用光谱知识、纹理信息对于仅基于遥感多光谱信息的传统分类方法,能够更有效地提取出土地利用类型信息,精度有了一定提高。(3)本文在进行纹理分析时,仅使用了单波段的影象数据,对于多波段影象数据未能充分利用; TM全色波段纹理清晰,如能加以利用,会对分类精度的提高有一定的帮助。参考文献[1] 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(Times New Roman小四不加黑)前言(宋体小三号加黑)一、政府信息公开制度概述(一级标题宋体四号字加黑)(一)政府信息公开的内涵(二级标题仿宋体小四号字加黑)1.政府信息公开(三级标题宋体小四号字)正文内容(宋体小四号不加黑)、图表说明(宋体小五号字不加黑)
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