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国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (4): 74-81    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.04.12
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浑善达克沙地榆树疏林的高分辨率遥感识别方法
薛传平, 高志海(), 孙斌, 李长龙, 王燕, 张媛媛
中国林业科学研究院资源信息研究所,北京 100091
Research on high resolution remote sensing recognition method of elm sparse forest in Otindag sandy land
Chuanping XUE, Zhihai GAO(), Bin SUN, Changlong LI, Yan WANG, Yuanyuan ZHANG
Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China
全文: PDF(3198 KB)   HTML  
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摘要 

榆树疏林是浑善达克沙地生态系统的重要组成部分,对于防风固沙具有重要意义。为了快速准确获取榆树空间分布信息,提出一种基于遥感技术的自动沙地榆树识别方法,选择内蒙古自治区锡林郭勒盟正蓝旗为研究区,基于国产GF-2高空间分辨率数据,结合该区榆树多分布在沙地上并且分布稀疏的特性,首先利用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)阈值快速粗提取榆树的分布; 然后采用面向地理对象影像分析技术(geographic object based image analysis,GEOBIA)进一步准确提取榆树的分布。为弥补GEOBIA方法在特征选择和规则集构建上的不确定性,本研究采用SEaTH算法优选特征及自动计算特征阈值。结果表明,本研究提出的方法识别榆树的总体精度达到88.17%,Kappa系数为0.76,其中,榆树的制图精度达99.14%。因此,采用GF-2数据与本研究提出的方法识别榆树疏林区是可行而有效的,该方法可为进一步开展整个浑善达克沙地榆树疏林调查提供技术支撑。

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薛传平
高志海
孙斌
李长龙
王燕
张媛媛
关键词 浑善达克沙地榆树稀疏GF-2GEOBIASEaTH    
Abstract

The elm sparse forest is an important component in the Otindag sandy land ecosystem, which is of great significance for windbreak and sand fixation. In order to obtain the spatial distribution information of elm trees quickly and accurately, this paper proposes a method of automatic sand elm identification based on remote sensing technology. With the data of domestic high spatial resolution satellite GF-2, the research was implemented on Zhenglan Banner, Xilin Gol League, Inner Mongolia. Combined with the characteristics of elm sparse distribution in the sand, normalizd difference vegetation index (NDVI) threshold was firstly used to quickly extract the coarse distribution of elm. Then, a method based on geographic object based image analysis (GEOBIA) was used to extract the distribution of elm accurately. To compensate for the uncertainty of GEOBIA method in feature selection and rule set construction, this study used SEaTH algorithm to optimize features and automatically calculate the feature threshold. The results show that the proposed methods reached the overall accuracy of 88.17% and Kappa coefficient of 0.76 in identifying the sparse elm. Among them, elm mapping accuracy could reach 99.14%. Therefore, it is effective to identify elms by using GF-2 and the method proposed in this study. This method can provide technical support for the further research and production practices of elm sparse forest in the Otindag sandy land.

Key wordsOtindag sandy land    elm    sparse    GF-2    GEOBIA    SEaTH
收稿日期: 2017-04-06      出版日期: 2018-12-07
:  TP79  
基金资助:国家重大专项“高分辨率对地观测系统”资助(21-Y30B05-9001-13/15)
通讯作者: 高志海
作者简介: 薛传平(1989-),女,硕士研究生,主要从事荒漠化遥感监测与评价的应用研究。Email: xuecp0530@163.com
引用本文:   
薛传平, 高志海, 孙斌, 李长龙, 王燕, 张媛媛. 浑善达克沙地榆树疏林的高分辨率遥感识别方法[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(4): 74-81.
Chuanping XUE, Zhihai GAO, Bin SUN, Changlong LI, Yan WANG, Yuanyuan ZHANG. Research on high resolution remote sensing recognition method of elm sparse forest in Otindag sandy land. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(4): 74-81.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.04.12      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I4/74
Fig.1  研究区地理位置示意图
参数 参数值
光谱范围/μm 全色 0.45~0.90
多光谱 0.45~0.52
0.52~0.59
0.63~0.69
0.77~0.89
空间分辨率/m 全色 1
多光谱 4
幅宽/km 45 (2台相机组合)
轨道高度/km 631
重访周期 不侧摆时,69 d可完成全球无缝覆盖观测,
侧摆时,重访周期不大于5 d
Tab.1  GF-2卫星传感器参数
Fig.2  榆树粗提取过程
对象特征 最小值 最大值 均值 公式
NDVI均值 0.13 0.73 0.52 b=1n×i=1nbi
NIR标准差 488 1 123 713 σ=1n×i=1n(ci-c)2
面积 40 2 236 250 a=n×p
椭圆度 0.43 0.96 0.86
圆度 0.04 1.2 0.26 r=s-l
Tab.2  参考数据特征值统计
Fig.3  局部榆树粗提取结果
相关性 B1 B2 B3 B4 标准差
B1 1 0.99 0.98 0.84 476.5
B2 1 0.99 0.88 615.5
B3 1 0.87 786.8
B4 1 661.8
Tab.3  GF-2各波段的标准差及波段间相关系数
波段组合 OFI指数
B1,B2,B3 634.7
B1,B2,B4 647.1
B1,B3,B4 715.6
B2,B3,B4 753.3
Tab.4  GF-2各波段组合OIF值
Fig.4  局部分割效果
地物类别 区分类别 区分规则 J-M距离 T m2
榆树 灌木 Ratio G<0.183 1.61 0.173 0.192
草地 Standard deviation NIR>123 1.79 123 70
草本湿地 GLCM Entropy (90)<5.97 1.61 5.54 6.40
人工杨树林 Ratio R>0.119 6 1.83 0.119 6 0.095 4
沙地 HSI Transformation Intensity(R=r,G=g,B=b)<0.027 1.93 0.027 0.047
Tab.5  榆树的提取规则
Fig.5  局部榆树识别结果
识别类型 背景 榆树 总计
背景 298 2 300
榆树 69 231 300
总计 367 233 600
用户精度/% 99.33 77
制图精度/% 81.20 99.14
总体精度/% 88.17
Kappa 0.76
Tab.6  榆树识别精度评价
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