Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2009, Vol. 21 Issue (2): 87-90    DOI: 10.6046/gtzyyg.2009.02.18
  技术应用 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
湖北省保康磷矿区开采面及固体废弃物遥感信息提取方法研究
 杨强, 张志
中国地质大学(武汉), 武汉430074
THE REMOTE SENSING EXTRACTION METHOD FOR
THE MINING AREA AND THE SOLID WASTE IN THE
BAOKANG PHOSPHORITE ORE DISTRICT, HUBEI PROVINCE
 YANG Qiang, ZHANG Zhi
China University of Geosciences, Wuhan 430074, China
全文: PDF(1921 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

统计分析了湖北保康磷矿区有关目标地物(道路、建筑物、坡耕地、植被、水体及阴影等)的SPOT 5影像特征,认为它们具

有一定相似性和差异性,依赖单一的遥感分类方法难以实现对矿区开采面及固体废弃物信息的准确提取。采用决策树分类方法,设置

一定的分类规则,结合数字高程模型和含矿地层等相关辅助数据,逐一对矿区相关地物进行分类,经分类结果后处理,分类精度达

83.4%。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
刘钊
程锦
张远智
关键词 土地监测遥感图像数据库管理信息系统    
Abstract

Based on a statistic analysis of spectral characteristics of such objectives as road, building, sloping

farmland, vegetation, water and shade on the SPOT 5 remote sensing image in the Baokang phosphorite ore district of

Hubei Province, this paper holds that spectral properties of these objectives have certain similarity and

difference, and it is difficult to extract the mining area and the solid waste accurately based only on a single

classification method. Making use of the decision tree classification and setting up some classification rules in

combination with the related auxiliary data from the digital elevation model and the ore-bearing strata, the authors

successfully classified the objects in the ore district into various categories. Subsequent processing of the

classification results shows that the classification precision can reach 83.4%.

Key wordsLand monitoring    Remote sensing    Image database    Management information system
收稿日期: 2008-07-28      出版日期: 2009-06-12
: 

TP 79

 
基金资助:

中国地质调查局“重点成矿带及矿集区矿产资源开发多目标遥感调查与监测”项目(1212010611208)。

通讯作者: 杨强(1982- ),男,在读硕士研究生,主要研究方向为遥感技术与应用。
引用本文:   
杨强, 张志. 湖北省保康磷矿区开采面及固体废弃物遥感信息提取方法研究[J]. 国土资源遥感, 2009, 21(2): 87-90.
YANG Qiang, ZHANG Zhi. THE REMOTE SENSING EXTRACTION METHOD FOR
THE MINING AREA AND THE SOLID WASTE IN THE
BAOKANG PHOSPHORITE ORE DISTRICT, HUBEI PROVINCE. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2009, 21(2): 87-90.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2009.02.18      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2009/V21/I2/87
[1] 刘文, 王猛, 宋班, 余天彬, 黄细超, 江煜, 孙渝江. 基于光学遥感技术的冰崩隐患遥感调查及链式结构研究——以西藏自治区藏东南地区为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 265-276.
[2] 王茜, 任广利. 高光谱遥感异常信息在阿尔金索拉克地区铜金矿找矿工作中的应用[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 277-285.
[3] 吕品, 熊丽媛, 徐争强, 周学铖. 基于FME的矿山遥感监测矢量数据图属一致性检查方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 293-298.
[4] 张大明, 张学勇, 李璐, 刘华勇. 一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 53-60.
[5] 薛白, 王懿哲, 刘书含, 岳明宇, 王艺颖, 赵世湖. 基于孪生注意力网络的高分辨率遥感影像变化检测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 61-66.
[6] 宋仁波, 朱瑜馨, 郭仁杰, 赵鹏飞, 赵珂馨, 朱洁, 陈颖. 基于多源数据集成的城市建筑物三维建模方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 93-105.
[7] 李伟光, 侯美亭. 植被遥感时间序列数据重建方法简述及示例分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 1-9.
[8] 丁波, 李伟, 胡克. 基于同期光学与微波遥感的茅尾海及其入海口水体悬浮物反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 10-17.
[9] 高琪, 王玉珍, 冯春晖, 马自强, 柳维扬, 彭杰, 季彦桢. 基于改进型光谱指数的荒漠土壤水分遥感反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 142-150.
[10] 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.
[11] 贺鹏, 童立强, 郭兆成, 涂杰楠, 王根厚. 基于地形起伏度的冰湖溃决隐患研究——以希夏邦马峰东部为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 257-264.
[12] 于新莉, 宋妍, 杨淼, 黄磊, 张艳杰. 结合空间约束的卷积神经网络多模型多尺度船企场景识别[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 72-81.
[13] 李轶鲲, 杨洋, 杨树文, 王子浩. 耦合模糊C均值聚类和贝叶斯网络的遥感影像后验概率空间变化向量分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 82-88.
[14] 艾璐, 孙淑怡, 李书光, 马红章. 光学与SAR遥感协同反演土壤水分研究进展[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 10-18.
[15] 李特雅, 宋妍, 于新莉, 周圆锈. 卫星热红外温度反演钢铁企业炼钢月产量估算模型[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 121-129.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发