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国土资源遥感  1999, Vol. 11 Issue (4): 40-45    DOI: 10.6046/gtzyyg.1999.04.08
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基于遥感技术的土地利用与土地覆盖的分类方法
甘甫平12, 王润生2, 王永江1
1. 中国地质大学, 北京 100083;
2. 国土资源部航空物探遥感中心, 北京 100083
THE CLASSIFICATION METHOD BASED ON REMOTE SENSING TECHNIQUES FOR LAND USE AND COVER
Gan Fuping12, Wang Runsheng2, Wang Yongjiang1
1. China University of Geoscience Beijing 100083;
2. Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center, the Ministry of Land and Resources, Beijing 100083
全文: PDF(368 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 分类方法在土地利用和土地覆盖变化研究中占据重要的地位。土地利用与覆盖分类首先涉及图像的处理以及分类系统的建立。目前机助分类技术主要着眼于统计模式识别和基于知识的分类决策。最终的精度评价可以进一步完善分类决策。
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Abstract:Techniques of classification are very importance for Land Use and Cover Change(LUCC). LUCC study are on the basis of the image processing and the classification system in the first. Now the computer_based classification techniques' study has been focusing on the statistical pattern recognition and the knowledge_based classification rule. The final evaluation of accuracy will improve the classification rule.
Key wordsMixed-pixel    Decomposition of linear mixed model    Maximum likelihood classification    End-members    PCA
收稿日期: 1999-07-20      出版日期: 2011-08-02
作者简介: 甘甫平 男 1971年生,1995年于成都理工学院毕业,获工学学士,1998年获中国地质科学院理学硕士,现就读于中国地质大学(北京),攻读地图制图与地理信息工程博士学位。研究方向为遥感地学变化信息识别与提取。
引用本文:   
甘甫平, 王润生, 王永江, 付正文. 基于遥感技术的土地利用与土地覆盖的分类方法[J]. 国土资源遥感, 1999, 11(4): 40-45.
Gan Fuping, Wang Runsheng, Wang Yongjiang, Fu Zhengwen. THE CLASSIFICATION METHOD BASED ON REMOTE SENSING TECHNIQUES FOR LAND USE AND COVER. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 1999, 11(4): 40-45.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.1999.04.08      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y1999/V11/I4/40
1 Grandell J, et al. Subpixel Iand use classfication and retrieval of forest stem volume in the boreal forest Done by employing SSM/I data. Remote Sensing of Environment. 1998, 63:140~154

2 Pierce L. E, et al. Multiemporal land-cover classification using SIR~C/X~SAR imagery. Remote Sensing of Environment, 1998,64:20~33

3 方红亮,黄绚.地学应用中的遥感图像处理若干问题的分析.地理研究,1997,16(2):96~103

4 Congalton R G, et al. Mapping and morutoring agricultural crops and other land cover in the lower Colorado River Basin. PE&RS, 1998, 64(11):1107~1113

5 Cihlar J, et al. Classification by progressive generalization: A new authomated methodology for remote sensing multichannel data. Int. J. Remote Sersing,1998,19(14):2685~2704

6 Solaiman B, et al. An infomation fusion method for multispectral image classification postprocessing. IEEE Trend. Geosci and Remote Sensing, 1998, 36(2):395~406

7 Haxsanyi J C, et al. Hyperspectral image classification and dimensionality reduction; an orthogonal subspace projection approach. IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 1994, 32(4):779~785

8 Vogelmon J e, et al. Regional cltaracterization of lead cover using multiple source of data. PE&RS,1998, 64(1):45~57

9 Todd S W, et al. Responses of spectral indices to variations in vegetation cover and soil background. PE&RS, 1998, 64(9):915~921

10 Bonnin P, 7adorique B. An edge point/region cooperative segnentation spectic to 3D sconce reconstruction. in vcip' 90. SPIE,1990,1360:1270~1281

11 Ton J, et al. Knowledge-based segmentation of land images. IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 1991, 29(3):222-231

12 Wharton S W. A spectral-knowledge-based approach for urban land~discrimination. IEEE Traps. Geosci. Remote Sensing, 1987,Ge"25(5):272~282

13 Nicolin B, et al. A knowledge-based system for the analysis of aerial images. IEEE Traps. Geosci. Rermte Sensing, 1987, GE-25(5):317~329

14 陈白明.试论中国土地利用和土地班被变化及其人类驱动力研究.自然资源,1997,2:31~35

15 Prakash A, et al. Land-use mapping and change detection in coal mining area-a,study in the Jharia coalfield, India. Int.J. Remote Sensing, 1998,19(3):391~410

16 陈健飞."3S"技术与资源可持续利用.资源科学,1998,20(6):20~24

17 刘葱平,朱启疆.应用高分辨率遥感数据进行土地利用与覆盖变化监测的方法及其研究进展.资源科学,1999,21(3):23~27

18 Bruzzone L. An iteiati} technique for the detection of land-covner transition in multitempocal ramte sensing itrmge. IEEE Traps. Geosci.Remote Sensing 1997, 35(4):858~867

19 Fisher P F. Visualizatbn of the reliability in classified remote sa>srg images. PE&RS, 1994, 60(7):905~910
[1] 秦大辉, 杨灵, 谌伦超, 段云飞, 贾宏亮, 李贞培, 马建琴. 基于多源数据的新疆干旱特征及干旱模型研究[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 151-157.
[2] 张秦瑞, 赵良军, 林国军, 万虹麟. 改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 230-237.
[3] 魏英娟, 刘欢. 北衙金矿床遥感矿化蚀变信息提取及找矿预测[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 156-163.
[4] 赵怡, 许剑辉, 钟凯文, 王云鹏, 胡泓达, 吴萍昊. 基于Sentinel-2A和Landsat8的城市不透水面的提取[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 40-47.
[5] 陈震, 夏学齐, 陈建平. 土地生态质量遥感评价模型与主控因子研究——以广安市为例[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 191-198.
[6] 木哈代思·艾日肯, 张飞, 刘康, 阿依努尔·玉山江. 基于天宫二号及Landsat8城镇生态环境现状评价[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 209-218.
[7] 张红利, 罗蔚然, 李艳. 基于粒子群优化和像元分解模型的遥感影像时空融合[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 33-40.
[8] 秦其明, 陈晋, 张永光, 任华忠, 吴自华, 张赤山, 吴霖升, 刘见礼. 定量遥感若干前沿方向探讨[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 8-15.
[9] 朱爽, 张锦水. 时间序列低分影像修正中分遥感冬小麦分布[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 19-26.
[10] 姚本佐, 何芳. 空谱特征分层融合的高光谱图像特征提取[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 59-64.
[11] 阿茹罕, 何芳, 王标标. 加权空-谱主成分分析的高光谱图像分类[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 17-23.
[12] 董立新. 三峡库区森林叶面积指数多模型遥感估算[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 73-81.
[13] 陈震, 张耘实, 章远钰, 桑玲玲. 高标准农田建后遥感监测方法[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 125-130.
[14] 涂兵, 张晓飞, 张国云, 王锦萍, 周瑶. 递归滤波与KNN的高光谱遥感图像分类方法[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 22-32.
[15] 尹凌宇, 覃先林, 孙桂芬, 刘树超, 祖笑锋, 陈小中. 利用KPCA法检测高分一号影像中的森林覆盖变化[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 95-101.
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