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题名基于HSV和纹理特征的裸地分层精细提取
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作者
卫虹宇
姚文举
孙建
孙嵩
张焕雪
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机构
山东省鲁南地质工程勘察院(山东省地质矿产勘查开发局第二地质大队)
山东省大数据产业创新中心
高分辨率对地观测系统济宁数据与应用中心
山东师范大学地理与环境学院
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出处
《自然资源遥感》
北大核心
2025年第2期56-65,共10页
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基金
山东省鲁南地质工程勘察院(山东省地质矿产勘查开发局第二地质大队)2022年开放基金项目“基于深度学习的高分遥感影像裸地及防尘网自动识别研究”(编号:LNY202205)资助。
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文摘
裸地提取对于国土规划、环境保护和可持续发展具有关键作用。已有的裸地提取方法在大范围、多时相的应用中难以兼顾提取效率和提取精度,针对该问题,提出一种基于色调-饱和度-明度(hue-saturation-value,HSV)特征分析构建归一化差值指数,结合纹理特征和植被指数,分层精细、简单高效地实现裸地提取的方法,并应用于山东省曲阜市城区。首先,以3期高分一号(GF-1)卫星影像为数据源,将影像的红、绿、蓝波段转换到HSV色彩空间,基于裸地与其他地物类型在H,S,V分量上的差异,构建归一化差值SH指数和归一化差值SV指数,实现裸地分层初步提取;然后,对H,S,V分量差异不明显的低层建筑区与裸地引入纹理特征,对比分析不同纹理特征,实现裸地进一步提取;最后,利用归一化植被指数实现裸地的最终提取,并进行结果后处理。结果表明,构建的归一化差值指数结合同质性纹理特征的提取效果最好,裸地提取的总体精度在93%以上,Kappa系数在0.84以上,均高于对比的分类方法,说明所提方法对裸地提取的有效性,为裸地提取提供新的思路和方法。
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关键词
高分一号
裸地分层精细提取
HSV
纹理特征
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Keywords
GF-1
hierarchical fine-scale information extraction of bare land
HSV
texture feature
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名多源数据林地类型的精细分类方法
被引量：29
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作者
任冲
鞠洪波
张怀清
黄建文
郑应选
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机构
中国林业科学研究院资源信息研究所
甘肃省小陇山林业调查规划院
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出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期54-65,共12页
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基金
国家高技术研究发展计划(863计划)"数字化森林资源监测技术"项目(2012AA102001)
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文摘
【目的】探讨复杂中山区域、多源数据支持下,高空间分辨率遥感影像林地类型层次化精细分类方法,以促进高分辨率遥感数据在森林资源调查与监测方面的深入应用。【方法】以嘉陵江上游甘肃省小陇山林业实验局百花林场为研究区,以SPOT5和高分一号(GF-1)遥感影像为主要数据源,综合利用影像光谱特征、植被指数特征、纹理特征与时相特征、地形特征、森林资源"二类调查"成果数据与林相图等辅助信息,及典型地类与主要森林类型外业调查样本数据,发展针对暖温带典型天然次生林区、复杂山区地形条件下高空间分辨率遥感影像林地类型多层次信息提取与森林类型精细识别的有效方法。在分析不同时相影像光谱特征的基础上,构建并优选归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、比值短波红外指数(RSI)、差值植被指数(DVI)4种植被指数特征和均值(ME)、同质性(HOM)、非相似性(DIS)、信息熵(ENT)、角二阶距(ASM)、相对峰值(RK)6种纹理特征,引入与主要森林类型空间分布相关的DEM高程值、坡度、坡向3个敏感地形因子,利用不同林地类型时相动态特征和辅助信息特征,在不同层次影像上分别采用适于该层待分信息类别的阈值法、支持向量机(SVM)、多分类器组合(MCC)、人工神经网络(ANN)分类方法,将各层分类结果合并获得整个研究区林地类型精细分类图。最后,采用分层随机抽样的独立检验样本对分类结果中7类林地类型进行精度验证,并对5类主要森林类型精细识别结果进行面积统计,与"二类调查"及影像解译结果各类型面积统计值进行对比分析,进一步从整体上检验分类方法的有效性和分类结果的可信度。【结果】本文所发展的分类方法对林地类型信息提取精度较高,有林地、其他林地、苗圃地等7类林地类型总体分类精度达92.28%,总Kappa系数为0.899 6;油松林、华山松林、日本落叶松林、栎类落叶阔叶林、其他落叶阔叶混交林5类主要森林类型面积统计结果的平均相对精度为92.4%。【结论】多源数据支持下的多层次林地类型精细分类方法是一种有效的林地类型信息精准监测方法,具有精度高和可信度高的优势,且森林类型精细识别详细程度达到优势树种(组)级别,是解决复杂山区林地类型精细分类与森林类型精细识别的一种有效手段,可满足森林资源调查、变化监测、数字更新等林业应用需求。
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关键词
多源数据
精细分类
多层次信息提取
多分类器组合
林地类型
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Keywords
multi-source data
precise classification
hierarchical information extraction
multiple classifier combination
forest land type
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分类号
S757
[农业科学—森林经理学]
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题名县域城镇用地信息提取研究——以福建省长汀县为例
被引量：6
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作者
林蔚
杨仲元
蒋金亮
徐建刚
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机构
南京大学地理与海洋科学学院
南京大学建筑与城市规划学院
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出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2015年第2期120-125,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51278239)
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文摘
针对如何快速、准确地获取县域城镇用地的信息问题,该文以2010年的TM影像为数据源,以典型的山地城市福建省长汀县为研究区,比较和分析常用的城镇用地提取方法的优势和不足;借鉴分层分类法的思路,综合运用归一化植被指数结合地形调节植被指数、多波段谱间关系法结合改进型归一化水体指数、归一化裸土指数结合归一化不透水面指数,对长汀城镇用地进行提取,总体精度超过85%。分析表明该方法是一种可行有效的城镇用地提取方法。
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关键词
城镇用地信息
TM影像
长汀
分层分类法
信息提取
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Keywords
urban land
TM imagery
Changting
hierarchical classification
information extraction
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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