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国土资源遥感  2010, Vol. 22 Issue (3): 125-129    DOI: 10.6046/gtzyyg.2010.03.25
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基于光谱特征的湿地湿生植物信息提取研究
龙娟, 宫兆宁, 郭逍宇, 赵文吉
首都师范大学资源与环境学院资源环境与GIS北京市重点实验室,北京100048
Information Extraction of Wetland Aquatic Vegetation Based on Spectral Characteristics
 LONG Juan, GONG Zhao-Ning, GUO Xiao-Yu, ZHAO Wen-Ji
College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China
全文: PDF(874 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

 基于湿生植物光谱特征分析,采用面向对象分类方法提取湿地典型植被信息。在大量的野外实地调查基础上,确定提取的典型植物类型为芦苇(Phragmites australis)、长芒稗(Echinochloa crusgallii)和睡莲(Nymphaea tetragona); 采集湿地优势植物光谱数据,将优势植物与提取对象芦苇、长芒稗和睡莲的光谱特征进行相关性分析,获取物种间区分性好的波段及波段组合,参与影像分割权重的设置; 根据典型植被的分布特征,确定面向对象分割尺度(其中芦苇的分割尺度为50,长芒稗的分割尺度为20,睡莲的分割尺度为100)。通过研究发现: 基于光谱特征分析的面向对象的分类精度为96%,而未利用光谱特征的面向对象的分类精度为87.3%,传统监督分类精度仅为82.3%。证明在面向对象提取前对植物光谱特征分析得到区分性好的波段及波段组合参与分割,对提高分类精度起关键作用。

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柴登峰
舒宁
张剑清
关键词 导弹制导DEM匹配特征提取特征描述特征匹配变换参数相关匹配    
Abstract

 Based on a spectral characteristic analysis of typical wetland plants, the authors used the object-oriented classification method to extract such specific plants in Hanshiqiao area of Beijing as Phragmites australis, Echinochloa crusgallii and Nymphaea tetragona on the basis of a lot of survey work. First, the authors collected spectral data of these three typical wetland plants in the field, which constituted the basis of spectral correlation analysis and could help make classification between different species. The correlation analysis results of highly distinct spectral band combination and vegetation indexes with remote sensing images were involved in segmentation weight assignment. Second, based on the distribution of typical plants, the authors decided the split-scale of object-oriented (Phragmites australis split-scale being 50, Echinochloa crusgallii split-scale 20, and Nymphaea tetragona split-scale 100). A comparison of different classification methods shows that the classification accuracy of the object-oriented method based on spectral features is about 96%, and the classification accuracy is 87.3% in case it is not based on spectral characteristics. Traditional supervised classification accuracy is only 82.3%. The results show that the object-oriented classification method with spectral feature analysis is effective in the information extraction of Hanshiqiao wetlands typical plants, and the differentiation between spectral bands as well as band combinations will play a key role in that it can highly improve the accuracy of classification.

Key wordsMissile guidance    DEM    Matching    Feature extracting    Feature describe    Feature matching    Transform parameter    Correlation matching
收稿日期: 2009-11-19      出版日期: 2010-09-20
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  TP 75

 
基金资助:

 国家科技支撑计划重点项目“环北京区域遥感综合监测信息服务系统子课题——环北京区域地表环境遥感动态监测与评价技术研究”(编号: 2007BAH15B02)和国家科技支撑计划重点项目“国家生态恢复重建的综合监测评估关键技术研发”(编号: 2006BAC08B02)共同资助。

通讯作者: 宫兆宁(1976-),女,博士,讲师,主要研究方向为生态水文学、水资源与水环境以及遥感地理信息系统技术应用。联系电话: 13801061276
作者简介: 龙娟(1984-),女,硕士,主要研究方向为遥感与GIS。
引用本文:   
龙娟, 宫兆宁, 郭逍宇, 赵文吉. 基于光谱特征的湿地湿生植物信息提取研究[J]. 国土资源遥感, 2010, 22(3): 125-129.
LONG Juan, GONG Zhao-Ning, GUO Xiao-Yu, ZHAO Wen-Ji. Information Extraction of Wetland Aquatic Vegetation Based on Spectral Characteristics. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2010, 22(3): 125-129.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2010.03.25      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2010/V22/I3/125

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