测绘城市景观异质性.doc

城市景观异质性制图：目视解译和数字分类办法的之间协议
周伟奇•KirstenSchwarz•M.L.Cadenasso.

收稿日期：2009年5月27日/接受日期：2009年11月6日/发表时间：2009年11月17号。施普林格科学+商业媒体BV2009年。
摘要遥感的视觉效果图像长期以来一直用于景观格局分析。虽然相关研究较少，但我们已经调查在人类的变异范围内修补成分估计对这些补丁分类有重要意义，特别是在城市环境中。本文比较了两种方法是目视解译和基于对象的分类，我们以估计的比例划定补丁覆盖范围内的景观，并探讨这两种方法之间的分歧较大空间格局的斑块。这两种方法进行比较的圭恩斯福尔斯分水岭，美国马里兰州。三种方法来评估协议：基于程序的传统误差矩阵和两个模糊的方法，一加一修改的传统程序和模糊集理论方法，我们发现，当补丁包含不同的功能类型混合时，目视解译并不奏效。具体功能的精确度随特定的功能主导补丁，或不包含特定功能的补丁而增加。目视解译估算精度具有总体也不尽相同的特点，从路面的63.3％至土壤裸露的93.8％。两种方法之间关于补丁的最大分歧是对集群在空间上位置具有城市景观复杂特点认识不同，这表明目视解译精度可能会受到斑块形状复杂性和空间配置内的景观特征的修补程序影响。这些结果为证明基于目视解译的专题地图的正确性提供见解，不仅为生态学家和使用地图的经理，但也为生产地图的人所使用。
关键词
目视判读
基于对象的分类
补丁分类
准确评估
空间异源性
模糊集理论
城市景观
土地覆盖

介绍
一个中央景观生态学原则是种互惠的联系方式和过程（吴和霍布斯2002;特纳是2005年）。要理解这个联系，该模式在研究粮食问题和适当范围内为特定的研究问题时必须准确地量化（古斯塔夫森1998;特纳2005年，邵，吴2008）。遥感为绘图和建模景观格局提供了重要的数据源。遥感也是土地利用和土地覆盖研究的数据来源，同时遥感被广泛应用于景观格局分析（例如，幸运和吴2002年濑户和Fragkias2005年）。
遥感数据可以以人类专家的视觉来解释或利用自动数字图像处理和模式识别方法（詹森2000）目视解译，有时也被称为光解释或人工判读。它是种人工分析师通过检查图像来提取信息的过程（詹森2000;理查兹和佳2006年）。这个过程包括两个步骤：（1）划定映射补丁的边界，（2）通过估算修补功能区范围来分类划定补丁如木本植被和路面。这篇文章重点涉及对补丁功能覆盖范围的估算准确性，而不是谈论如何划定自己的补丁。
即使现代数据实景录制技术有很大发展目视解译仍被继续广泛使用，（詹森2000）。随着高空间分辨率图像的普及和应用，科学的目视判读艺术正在复兴。人类是非常善于认识和解释复杂的视觉空间格局（Antrop和VanEetvelde2000年詹森2000），并能综合运用大小，颜色，方向，图案，纹理和背景解释形状。这些关键特征来识别景观格局，但难以纳入传统的数字图像处理技术（2006年Richards和佳，邵，吴2008）。此外，目视解译允许划定的形状不规则物体的生态现实，诸如补丁，即可以代表重要景观生态结构的对比或处理。因此，相对于基于像素的或基于对象的方法，视觉解释和相关的生态知识集成到图像分析使我们的成果具有生态相关意义（詹森2000;等。埃利斯2006;Cadenasso等。2007年，吴邵2008年）。这种对比方法是至关重要的景观结构分析，特别是对城市景观异质。
基于对象的图像分析，然而它是一个具有高成本效益的方式来获得高清晰度图像数字景观特征，从而弥补了高空间分辨率图像不足。（奔驰等;2004周和特洛伊2008）。人类专家知道基于对象的方法模拟翻译解释和推理。即使在图像解译图像分割技术新进展中和knowledgebased分类，也可能允许自动化图像解译，直观可视化的解译仍然被认为是更好的方法，特别是划定现实生态的对象（郎等人。2009年）。事实上，从图像分割到对象生成图像大多是没有现实生态意义。（布拉施克和Strobl2001;等。奔驰2004年）
尽管如此目视解译仍受到很多限制，它是劳动力密集型的，而且是主观的和不可重复的技能，更受口译员经验和技能影响，其结果往往差异极大。（Congalton格林1999年，理查兹和贾2006年）。我们通过比较由于不同的口译同传译员和时间因素而生成的不同地图来定义评估定义边界的变化（Congalton和Mead1983;Cherrill和麦克林1995;埃利斯2006年）。然而，只有相对少数研究探讨等内斑块面积估计精度，特别是对城市环境。
专题地图获得的目视解译将继续使用景观格局分析中。因此，关键是要了解分类精度和准确度对量化空间格局能力的影响，以及涉及可靠模式和生态系统过程（李2007年，吴，邵，2008年，吴和霍布斯2002年