Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2010, Vol. 22 Issue (4): 117-121    DOI: 10.6046/gtzyyg.2010.04.24
  技术应用 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
面向对象的高分辨率影像农用地分类
邓媛媛, 巫兆聪, 易俐娜, 胡忠文, 龚正娟
武汉大学遥感信息工程学院,武汉430079
Research on Object-oriented Classification of Agricultural Land Based on High Resolution Images
 DENG Yuan-Yuan, WU Zhao-Cong, YI Li-Na, HU Zhong-Wen, GONG Zheng-Juan
School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China
全文: PDF(781 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

采用面向对象的影像分类方法,结合多尺度分割技术,以QuickBird影像为实验数据,进行农用地的精细自动分类。首先,根据地物大小,选择最优分割尺度,构建多尺度分割等级网; 然后,综合利用高分辨率影像的光谱信息、纹理和形状特征,建立各个对象的特征集; 最后,通过目视解译建立隶属度函数,实现地物的分层提取。实验表明,该方法能有效区分农作物种类,相对于传统的像素级分类方法,该方法明显提高了高分辨率影像的分类精度,且避免了“椒盐”噪声的产生。

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
高伟
齐建国
关键词 GPS地籍控制网精度分析高程拟合    
Abstract

 This paper has explored the method and scheme for classifying different kinds of agricultural land from the high resolution remote sensing images by using multi-scale segmentation technology and rule-based image analysis approaches. Firstly, optimal segmentation scale was examined to construct a multi-scale segmentation level network according to the size of objects. Secondly, on the basis of spectrum, shape, texture and topology characteristics of images, several features of NDVI, shape indices, brightness, mean spectral value of red band, and ratio of near-infrared band, the standard deviation of near-infrared band and homogeneity were selected to classify objects into four agricultural land categories. The results show that these characteristics are effective in identifying agricultural land type and that the precision is higher than that of the traditional maximum likelihood classification.

Key wordsGPS    Cadastration controlling network    Precision analysis    Height fitting
收稿日期: 2009-12-07      出版日期: 2011-08-02
: 

 

 
  TP 79

 
基金资助:

 国家自然科学基金项目(编号: 40771157)、国家“863”计划项目(编号: 2007AA12Z143)、中央高校基本科研业务费专项(编号: 20102130201000134)以及武汉大学2008年博士研究生(含1+4)自主科研项目(编号: 20082130201000048)共同资助。

 

作者简介: 邓媛媛(1987- ),女,硕士研究生,研究方向为植被定量遥感。
引用本文:   
邓媛媛, 巫兆聪, 易俐娜, 胡忠文, 龚正娟. 面向对象的高分辨率影像农用地分类[J]. 国土资源遥感, 2010, 22(4): 117-121.
DENG Yuan-Yuan, WU Zhao-Cong, YI Li-Na, HU Zhong-Wen, GONG Zheng-Juan. Research on Object-oriented Classification of Agricultural Land Based on High Resolution Images. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2010, 22(4): 117-121.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2010.04.24      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2010/V22/I4/117

[1]Tansey K, Chambers L, Anstee A,et al. Object-oriented Classification of Very High Resolution Airborne Imagery for the Extraction of Hedgerows and Field Margin Cover in Agricultural Areas[J]. Applied Geography, 2009, 29:145-157.

[2]钱巧静, 谢瑞, 张磊,等. 面向对象的土地覆盖信息提取方法研究[J]. 遥感技术与应用, 2005, 20(3):338-342.

[3]Weber M.eCognition Drofessional User Guide 4[M]. Germany,2004.

[4]王海君, 乐成峰. 应用基于纹理的面向对象分类模糊方法提取水田信息[J]. 地理与地理信息科学, 2008, 24(5):40-43.

[5]Yu Qian, Gong Peng. Object-based Detailed Vegetation Classification with Airborne High Spatial Resolution Remote Sensing Imagery[J].Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2006, 72(7):799-811.

[6]Carleer A P, Wolff E. Urban Land Cover Multi-level Region-based Classification of VHR Data by Selecting Relevant Features[J]. International Journal of Remote Sensing, 2006, 27(6):1035-1051.

[7]Lucas R, Rowlands A, Brown A,et al. Rule-based Classification of Multi-temporal Satellite Imagery for Habitat and Agricultural Land Cover Mapping[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 2007, 62:165-185.

[8]Burnett C, Blaschke T. A Multi-scale Segmentation/object Relationship Modeling Method for Landscape Analysis[J]. Ecological Modelling, 2003, 168 (3):233–249.

[9]Coburn C A, Roberts A C B. A Multi-scale Texture Analysis Procedure for Improved Forest Stand Classification[J]. International Journal of Remote Sensing, 2004, 25(20):4287-4308.

[1] 卫宝泉, 索安宁, 李颖, 赵建华. LBV变换在国产ZY-3卫星影像中应用研究探讨[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 87-94.
[2] 张伟, 齐建伟, 陈颖, 韩旭. 多源国产高分卫星联合区域网平差精度分析研究[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 125-132.
[3] 江威, 何国金, 龙腾飞, 尹然宇, 宋小璐, 袁益琴, 凌赛广. 基于北斗和GPS的高分二号全色影像正射精度验证与分析[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(3): 211-216.
[4] 杨文治, 张友静, 尹新沆, 王金龙. 面向GF-1影像的比值建筑用地指数构建[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(1): 35-42.
[5] 蔡国林, 宋旭东, 张奥丽, 杨骏. 基于智能手机的嵌入式空间数据采集系统研制[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(3): 182-187.
[6] 杨奇勇, 蒋忠诚, 马祖陆, 沈利娜. 基于遥感影像的GPS实景化导航在野外地质调查中的应用[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(1): 178-181.
[7] 林昊, 范景辉, 洪友堂, 涂鹏飞, 郭小方. 单频静态GPS在滑坡监测中的高程精度分析[J]. 国土资源遥感, 2014, 26(2): 74-79.
[8] 杨成生, 张勤, 张双成, 赵超英. 改进的Kriging算法用于GPS水汽插值研究[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(1): 39-43.
[9] 吴伟, 吴堑虹, 邓吉秋. 基于四级网格划分的待匹配路段初筛方法研究[J]. 国土资源遥感, 2012, 24(4): 26-29.
[10] 鲁恒, 李永树, 何敬. 大重叠度无人机影像自动展绘控制点方法研究[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(4): 69-73.
[11] 雒燕飞, 徐泮林, 李英成, 戴洪磊.  
3S技术在土地督察中的应用
[J]. 国土资源遥感, 2010, 22(3): 12-15.
[12] 刘萍, 杨辽, 朱长明, 李宝明.
基于精密单点定位的ADS40 POS数据处理方法研究
[J]. 国土资源遥感, 2010, 22(2): 41-44.
[13] 陈华, 安娜, 杨清华. 基于GPS实测控制点的SPOT 5 1A数据几何校正方法精度比较[J]. 国土资源遥感, 2007, 19(4): 47-50.
[14] 郭大海, 吴立新, 王建超, 郑雄伟. IMU/DGPS辅助航空摄影新技术的应用[J]. 国土资源遥感, 2006, 18(1): 51-55.
[15] 郭大海, 吴立新, 王建超, 郑雄伟. 机载POS系统对地定位方法初探[J]. 国土资源遥感, 2004, 16(2): 26-31.
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