Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2011, Vol. 23 Issue (2): 65-69    DOI: 10.6046/gtzyyg.2011.02.12
  技术方法 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
一种利用TM图像自动提取洪积扇的方法
杨树文1, 李名勇2, 刘涛1, 孙建国1, 段焕娥1
1.兰州交通大学数理与软件工程学院,兰州730070; 2.中国地质大学地球科学学院,武汉430074
A Method of Alluvial Fan Automatic Extraction from TM Image
YANG Shu-wen 1, LI Ming-yong 2, LIU Tao 1, SUN Jian-guo 1, DUAN Huan-e 1
1.School of Mathematics, Physics & Software Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China; 2.Faculty of Earth Science of Geosciences University of China, Wuhan 430074, China
全文: PDF(927 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 在分析洪积扇与其他地物光谱特征差异的基础上,针对TM图像的红光波段与近红外波段的比值能增大洪积扇与其他地物间光谱差异,以及地形阴影在蓝、绿光波段亮度值降低速率差异较大的特征,基于比值运算和差值运算,构建了洪积扇自动提取模型。利用该模型,首先结合阈值算法将洪积扇从其他地物中提取出来,然后采用数学形态学膨胀和腐蚀算法进行空洞填充。在华南丘陵地区的实验表明,该方法除能以较高精度自动提取洪积扇外,还能比较有效地去除植被和阴影等干扰信息。
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
李琪
尤淑撑
刘顺喜
关键词 遥感监测外业调查记录表自动填写    
Abstract:In this paper,an automatic approach for alluvial fan extraction based on TM image is put forward. Firstly,the spectral feature differences between alluvial fan and other surface features were analyzed;then,in view of the facts that the band ratio between red band and near-infrared band can increase the differences between alluvial fan and other surface features and the decreasing rates of bright values of shadow in blue and green bands are significantly different,the authors built the model of alluvial fan extraction based on ratio and difference operations. Using this model in combination with the algorithm of automatic threshold extraction,the authors separated the alluvial fan from other surface features,and then applied the dilation and erosion filtering algorithm of mathematical morphology. An analysis and comparison of experimental results show that the proposed approach can extract the alluvial fan from hilly areas in South China with high precision. Moreover,the approach can effectively remove the interferential information such as shadow and vegetation.
Key wordsLand-use dynamic monitor    Table for field surveying    Auto-generation technology
收稿日期: 2010-07-09      出版日期: 2011-06-17
: 

 

 
  TP 751.1

 
基金资助:

 中铁第四勘察设计院集团有限公司基金项目(编号: 2009D06-1)资助。

作者简介: 杨树文(1975-),男,博士研究生, 主要从事遥感数字图像处理和遥感信息检测与提取、工程地质遥感解译等方面的研究。
引用本文:   
杨树文, 李名勇, 刘涛, 孙建国, 段焕娥. 一种利用TM图像自动提取洪积扇的方法[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(2): 65-69.
YANG Shu-Wen, LI Ming-Yong, LIU Tao, SUN Jian-Guo, DUAN Huan-E. A Method of Alluvial Fan Automatic Extraction from TM Image. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2011, 23(2): 65-69.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2011.02.12      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2011/V23/I2/65
[1]何果佑,陈春,刘亚东.论洪积扇的地质特征与人类社会经济发展的关系[J].资源环境与工程,2009,23(5):628-632.
[2]崔卫国,穆桂金,夏斌,等.玛纳斯河山麓冲积扇演变遥感研究[J].地理与地理信息科学,2006,22(3):39-42.
[3]乔彦肖,赵志忠.冲洪积扇与泥石流扇的遥感影像特征辨析[J].地理学与国土研究,2001,17(3):35-38.
[4]李鸣骥,何彤慧,璩向宁.山前洪积扇面小城镇城镇化过程与区域环境变化关系初探[J].山地学报,2003,21(2):173-179.
[5]危辉,王增进.基于局部相似自组织的遥感图像自动识别算法[J].电波科学学报,2004,19(4):458-463.
[6]Craig H,Jeffrey M,Stephen W.Thermal Imaging of Alluvial Fans:A New Technique for Remote Sensing Classification of Sedimentary Features[J].Earth and Planetary Science Letters 285,2009:124-130.
[7]廖静娟,庞自振.多极化SAR数据反演额济纳冲积扇地表参数[J].地球信息科学学报,2009,11(1):77-83.
[8]祝民强,刘德长,赵英俊.鄂尔多斯盆地伊盟隆起区东部微烃渗漏区的遥感识别及其意义[J].遥感学报,2007,11(6):882-890.
[9]刘燕君,金丽芳.矿产信息的遥感地面模式[M].北京:地质出版社,1993.
[10]张明华.基于RS、GIS的线路工程地质信息的定量研究[D].北京:中国地质大学,2007:50-53.
[11]张明华.用改进的谱间关系模型提取极高山地区水体信息[J].地理与地理信息科学,2008,24(2):14-16.
[12]陈华芳,王金亮,陈忠,等.山地高原地区TM影像水体信息提取方法比较——以香格里拉县部分地区为例[J].遥感技术与应用,2004,19(6):479-484..
[13]查勇,倪绍祥,杨山.一种利用TM图像自动提取城镇用地信息的有效方法[J].遥感学报,2003,7(1):37-40.
[14]Martin N,Leblon V,Gullotel G,et al.BOC(x,y)Signal Acquisition Techniques and Performances[C]//Proc of ION-GPS 2003,2003:188-198.
[15]赵于前,李慧芬,王小芳.基于模拟退火算法的多阈值图像分割[J].计算机应用研究,2010,27(1):380-382.
[16]雷小奇,王卫星,赖均.一种基于形状特征进行高分辨率遥感影像道路提取方法[J].测绘学报,2009,38(5):457-465.
[17]Gupta A,Khandelwal V,Gupta A,et al.Image Processing Methods for the Restoration of Digitized Paintings[J].ThammasatI nt J Sc Tech,2008,13(3):66-72.
[18]Zhang Da-kun.Extended Closing Operation in Morphology and Its Application in Image Processing[C]∥2009 International Conference on Information Technology and Computer Science,2009:83-87.
[19]Maragos P,Schafer R W.Morphological Filter Part Ⅰ:Their Set-Theoretic Analysis and Relation to Liner Shift Invariant Filter [J].IEEE Trans,ASSP,1987,35(8):1153-1169.
[20]崔屹.图像处理与分析——数学形态学方法及应用[M].北京:科学出版社,2002.
[1] 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.
[2] 陈栋, 姚维岭. 基于ArcPy与定制ArcToolbox的矿山新增图斑自动编号及方法改进[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 262-269.
[3] 刁明光, 刘文静, 李静, 刘芳, 王彦佐. 矿山遥感监测矢量成果数据动态变化检测方法[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 240-246.
[4] 汪洁, 刘小杨, 杨金中, 周英杰, 安娜, 王志晖. 基于国产高空间分辨率卫星数据的浙江省矿山环境恢复治理典型模式分析[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 216-221.
[5] 冯力力, 江利明, 柳林, 孙亚飞. 新疆克拉牙依拉克冰川变化(1973—2016)主被动遥感监测分析[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 162-169.
[6] 石海岗, 梁春利, 张建永, 张春雷, 程旭. 岸线变迁对田湾核电站温排水影响遥感调查[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 196-203.
[7] 刘晰, 郝利娜, 杨显华, 黄洁, 张志, 杨武年. 矿山遥感监测指标快速统计方法研究与实现[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 259-265.
[8] 汪洁, 殷亚秋, 于航, 蒋存浩, 万语. 基于RS和GIS的浙江省矿山地质环境遥感监测[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 232-236.
[9] 赵玉灵, 杨金中, 殷亚秋, 赵航, 何金宝, 张汉. 海南岛东部滨海锆钛砂矿开发状况遥感监测与生态恢复治理对策研究[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 143-150.
[10] 吴海平, 黄世存. 基于深度学习的新增建设用地信息提取试验研究——全国土地利用遥感监测工程创新探索[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 159-166.
[11] 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.
[12] 杨显华, 黄洁, 田立, 彭孛, 肖礼晓, 宋新龙. 矿山遥感监测在采空区稳定性分析中的应用[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 143-150.
[13] 刁娇娇, 龚鑫烨, 李明诗. 利用综合变化检测方法进行土地覆盖变化制图[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 157-165.
[14] 张春桂, 林炳青. 基于FY-2E卫星数据的福建沿海海雾遥感监测[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 7-7.
[15] 魏本赞, 付丽华, 范芳, 张策, 揭文辉, 董双发. 1998—2015年新疆玛纳斯河流域湿地动态变化遥感监测[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(s1): 90-94.
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