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题名基于TM图像的城市不透水面信息提取
被引量：11
- 1
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作者
李玮娜
杨建生
李晓
张记龙
李世伟
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机构
中北大学信息与通信工程学院
山西省光电信息与仪器工程技术研究中心
美国鲍尔州立大学地理系
中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室
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出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2013年第1期66-70,共5页
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基金
山西省国际科技合作项目"大气污染气体实时光谱遥测技术研究"(编号:2010081038)
国际科技合作项目
2012山西省科技基础条件平台建设"地理信息遥感专业技术创新平台"(编号:2012091014)项目共同资助
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文摘
基于TM图像,利用遥感技术,以山西省太原市为研究区域,提取不透水面信息。综合比较和分析了被广泛应用的主成分分析法和归一化差值不透水面指数法,进而提出了一种改进的不透水面提取方法——实验图层组合法。利用随机生成的256个分类评价采样点,以可提供经纬度信息的Google Earth作为参考,将通过监督分类方法获得的分别基于原始多波段图像以及主成分分析法、归一化差值不透水面指数法和实验图层组合法得到的分类结果进行了评估,获得了4种图像的分类精度。比较可知,实验图层组合法总体分类精度高于其他3种结果,为87.72%,Kappa系数为0.85。
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关键词
遥感
不透水面
主成分分析
NDISI
监督分类
分类评价
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Keywords
RS
impervious surface
PCA
NDISI
supervised classification
accuracy assessment
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于遥感的城市典型地物信息的快速获取方法
被引量：1
- 2
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作者
李世伟
王召巴
杨建生
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机构
中北大学信息与通信工程学院
中北大学山西省光电信息与仪器工程技术研究中心
美国鲍尔州立大学地理系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第3期1088-1094,共7页
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基金
国际科技合作基金项目(2012DFA10680
2010***)
2012山西省专业创新科技基础平台基金项目(2012091014)
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文摘
为了及时快速地得到城市中水体、植被、不透水面和裸土四类城市典型地物的覆盖信息,建立了一种使用归一化植被指数、改进型水体指数以及基于光谱分析后新建立的比例指数,结合伪彩色合成分类的方法。通过对分类地物的光谱特征分析,综合使用比例指数和改进型水体指数对不透水层信息进行了提取。验证结果表明,该方法仅需要通过颜色特征就可快速生成四类地物信息分布图,无需任何分类器算法。通过与同时相高分辨率影像中的200个随机点信息进行比对后,得到该方法可达到83%的总体分类精度,Kappa系数0.803,四类地物的用户精度和制图精度均达到80%以上。
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关键词
遥感图像处理
模式识别
不透水层信息提取
遥感图像分类
伪彩色
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Keywords
remote sensing image processing, pattern recognition, impervious surface informationt extraction, remote sensingimage interpretation, false color
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分类号
TP319
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名中分辨率遥感影像分类方法研究
被引量：1
- 3
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作者
李世伟
杨建生
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机构
中北大学信息与通信工程学院
山西省光电信息与仪器工程技术研究中心
美国鲍尔州立大学地理系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第7期2498-2502,共5页
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基金
2012山西省科技基础条件平台建设-地理信息遥感专业技术创新平台基金项目(2012091014)
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文摘
为了提高中分辨率遥感影像的分类精度,综合使用独立分量分析法(ICA)与纹理特征应对分类特征进行获取,使用相关系数分析、灰度差异分析确定了独立分量图层、纹理图层和NDVI图层的特征组合方式。在同样使用非监督分类方法的前提下,将该图层组合方式与常用的其他两种组合方式的分类结果进行对比后,该图层组合可获得更好的类别分离性,总体分类精度更高,达到87%,Kappa系数0.84。过程中发现,基于均方差的纹理图层进行ICA处理后,地物在图层组中的灰度差异极小,对分类工作没有贡献。
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关键词
遥感
图像处理
分类
独立分量分析
纹理
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Keywords
remote sensing
image processing
classification
independent component analyses
texture
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分类号
TP95
[自动化与计算机技术]
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题名一种改进的基于TM影像的水体提取方法
被引量：3
- 4
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作者
杜先荣
杨建生
王飞红
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机构
中北大学信息与通信工程学院
山西省光电信息与仪器工程技术研究中心
美国鲍尔州立大学地理系
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出处
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2014年第6期434-438,共5页
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基金
山西省科技基础条件平台建设--地理信息遥感专业技术创新平台基金(2012091014)
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文摘
针对现有基于TM影像的水体提取方法存在耗时、准确率低及通用性不强等问题,应用主成分分析(principal component analysis,PCA)法,并结合徐涵秋改进的归一化差异水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)构建了便于提取水体的假彩色合成图,通过分析水体在该合成图中的光谱特征,建立水体提取模型,从而实现基于TM影像的水体提取。比较改进方法与MNDWI、谱间关系(TM2+TM3)-(TM4+TM5)和新型水体指数等几种常见的水体提取方法分别在太原市城区、山区的水体提取效果,结果表明:改进方法更能快速、高效地提取TM影像水体,其精度高达95.57%。此外,该方法不需要对阈值进行人工选择,达到了高自动化的研究要求。
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关键词
TM影像
水体
主成分分析
改进的归一化差异水体指数
高自动化
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Keywords
TM image
water
principal component analysis
MNDWI
high automation
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分类号
TP75
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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