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国土资源遥感  2017, Vol. 29 Issue (1): 71-77    DOI: 10.6046/gtzyyg.2017.01.11
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基于GF-2民勤县白刺包提取技术
滑永春1, 李增元1, 高志海1, 郭中2
1. 中国林业科学研究院资源信息研究所, 北京 100091;
2. 内蒙古自治区林业科学研究院, 呼和浩特 010010
Extraction of Nitaria tangutorum dune in Minqin County based on GF-2 data
HUA Yongchun1, LI Zengyuan1, GAO Zhihai1, GUO Zhong2
1. Research Institute of Resource Information, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China;
2. Inner Mongolia Academy of Forestry Science, Hohhot 010010, China
全文: PDF(7596 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

以甘肃民勤县的白刺包为主要研究对象,采用冬季过境的高分二号(GF-2)数据,结合影像的最小值差值+最大值差值纹理信息、白刺包长宽比与面积等几何特性,利用多尺度分割、面向对象分类和阈值提取等方法进行白刺包的定量提取。研究结果表明:在白刺包的空间位置提取方面,精度达到94%,满足研究要求;而在提取面积方面,与实际面积的线性回归系数(R2)为0.77,均方根误差(RMSE)为5.77,虽然精度尚可,但仍然有进一步提高的必要。

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程滔
关键词 大数据遥感数据管理与服务空间分析地理国情监测    
Abstract

In this paper, the authors used GF-2 remote sensing data to extract Nitaria tangutorum dune in Minqin County. The authors made full use of the minimum/maximum difference texture information and length-width ratio as well as area of geometric features of Nitaria tangutorum dune, by using multiresolution segmentation, object-oriented classification and threshold extraction methods, made quantitative extraction of the Nitaria tangutorum dune. The results show that the spatial position accuracy of Nitaria tangutorum dune can reach 94%, which could completely meet the requirement of the research. Compared with the actual area of Nitaria tangutorum dune, the linear regression R2 can reach 0.77, the standard deviation is 5.77, but the area extraction accuracy remains unsatisfactory, which needs further improvement.

Key wordsbig data    remote sensing data    management and service    spatial analysis    geographic national conditions monitoring
收稿日期: 2015-09-09      出版日期: 2017-01-23
:  TP751.1  
基金资助:

国防科工委重大专项项目“高分辨率对地观测系统”(编号:21-Y30B05-9001-13/15)资助。

通讯作者: 高志海(1963-),男,研究员,主要从事荒漠化监测与评价研究。Email:zhihai_gao@163.com。
作者简介: 滑永春(1981-),男,博士后,主要从事植被、荒漠化遥感监测。Email:huawu321@sina.com。
引用本文:   
滑永春, 李增元, 高志海, 郭中. 基于GF-2民勤县白刺包提取技术[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(1): 71-77.
HUA Yongchun, LI Zengyuan, GAO Zhihai, GUO Zhong. Extraction of Nitaria tangutorum dune in Minqin County based on GF-2 data. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2017, 29(1): 71-77.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2017.01.11      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2017/V29/I1/71

[1] 杜建会,严平,丁连刚,等.民勤绿洲不同演化阶段白刺灌丛沙堆表面土壤理化性质研究[J].中国沙漠, 2009,29(2):248-253. Du J H,Yan P,Ding L G,et al.Soil physical and chemical properties of Nitraria tangutorun Nebkhas surface at different development stages in Minqin Oasis[J].Journal of Desert Research,2009,29(2):248-253.
[2] 刘瑛心.中国白刺属植物的分类和分布(治沙研究,第7号)[M].北京:科学出版社,1965. Liu Y X.The Classification and Distribution of Chinese Nitaria Tangutorum(Sand Research,NO.7)[M].Beijing:Science Press,1965.
[3] 李进军,马存世,张有佳,等.民勤连古城自然保护区白刺生长发育影响因素[J].东北林业大学学报,2010,38(10):41-43. Li J J,Ma C S,Zhang Y J,et al.Influencing factors on growth and development of Nitraria in minqin Liangucheng nature reserve[J].Journal of Northeast Forestry University,2010,38(10):41-43.
[4] 宛涛,蔡萍,伊卫东,等.内蒙古白刺属植物遗传多样性的RAPD分析[J].干旱地区农业研究,2007,25(1):225-229. Wan T,Cai P,Yi W D,et al.RAPD analysis on genetic diversity of nitavia in Inner Mongolia[J].Agricultural Research in the Arid Areas,2007,25(1):225-229.
[5] 徐兰英,李凤日.基于分形理论下的沙漠植被适应性群团抽样技术[J].植物研究,2009,29(3):333-338. Xu L Y,Li F R. Adaptive cluster sampling technique for desert vegetation based on fractal theory[J].Bulletin of Botanical Research,2009,29(3):333-338.
[6] 王继和,马全林.民勤绿洲人工梭梭林退化现状、特征与恢复对策[J].西北植物学报,2003,23(12):2107-2112. Wang J H,Ma Q L.Study on restoration strategies,characteristics and status of degenerated artificial Haloxylon ammodendron communities at the edge of Minqin Oasis[J].Acta Botanica Boreali-occidentalia Sinica,2003,23(12):2107-2112.
[7] Dorst L.Quantitative analysis of interferograms using image processing techniques[C]//ICO-13 Conference Digest.Sapporo,Japan,1984:476-477.
[8] Werman M,Peleg S.Min-Max Filters in Texture Analysis[C]//IEEE PAMI-7,1986:730-733.
[9] 侯欢欢,齐小顺.图像处理中的中值滤波、最大值、最小值滤波及其应用研究[J].消费电子,2014(6):229. Hou H H,Qi X S.The application research of median filter,maximum and minimum filter in image processing[J].Consumer Electronics Review,2014(6):229.
[10] 韩学锋.基于高分辨率遥感林分调查因子的提取研究[D].福州:福建师范大学,2008. Han X F.A Study on the Extraction of the Stand Description Factors from High Resolution Remote Sensing Images[D].Fuzhou:Fujian Normal University,2011.
[11] 李晶莹.基于面向对象的高分辨率遥感影像土地沙化调查——以青海省玛多县典型区为例[D].西宁:青海师范大学,2011. Li J Y.Based on the Object-Oriented and the Remote Sensing Image of High-Resolution Classify Sandy Desertifieation in MaDuo Courty of Qinghai Priviule[D].Xining:Qinghai Normal University,2011.
[12] Haralick R M,Shaprio L G.Image segmentation techniques[J].Computer Vision,Graphics,and Image Processing,1985,29(1):100-132.
[13] Johnson B,Xie Z X.Unsupervised image segmentation evaluation and refinement using a multi-scale approach[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2011,66(4):473-483.
[14] 于欢,张树清,孔博,等.面向对象遥感影像分类的最优分割尺度选择研究[J].中国图象图形学报,2010,15(2):352-360. Yu H,Zhang S Q,Kong B,et al.Optimal segmentation scale selection for object-oriented remote sensing image classification[J].Journal of Image and Graphics,2010(2):352-360.
[15] Woodcock C E.The factor of scale in remote sensing[J].Remote Sensing of Environment,1987,21(3):311-332.
[16] Atkinson P M,Kelly R E J.Scaling-up point snow depth data in the U.K.for comparison with SSM/I imagery[J].International Journal of Remote Sensing,1994,18(2):437-443.
[17] Atkinson P M,Curran P J.Choosing an appropriate spatial resolution for remote sensing investigations[J].Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,1997,63(12):1345-1351.

[1] 李东, 唐诚, 邹涛, 侯西勇. 近海人工鱼礁水下物理状态探测与评估[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 27-33.
[2] 金楷仑, 郝璐. 基于遥感数据与SEBAL模型的江浙沪地区地表蒸散反演[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 204-212.
[3] 宋仁波, 朱瑜馨, 丁上珊, 贺巧宁, 王细元, 王月香. 基于GIS空间分析的任意多边形骨架线自动提取方法[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 51-59.
[4] 张珂, 刘建忠, 程维明. 月球哥白尼纪次级坑的形态特征及其空间分布[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 255-263.
[5] 陈玲, 贾佳, 王海庆. 高分遥感在自然资源调查中的应用综述[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 1-7.
[6] 曾远文, 丁忆, 胡艳, 陈静, 段松江. 农村居民点空间布局及优化分析——以重庆市合川区狮滩镇聂家村为例[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 113-119.
[7] 易佳思, 胡翔云. 基于Grabcut融合多源数据提取不透水面[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 174-180.
[8] 王阳明, 张景发, 刘智荣, 申旭辉. 基于多源遥感数据西藏山南地区活动断层解译[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 230-237.
[9] 张晓萍, 吕颖, 张华国, 李朝奎. 1990―2011年舟山群岛不透水面动态遥感分析[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 178-185.
[10] 侯小刚, 郑照军, 李帅, 陈雪华, 崔宇. 近15年新疆逐日无云积雪覆盖产品生成及精度验证[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 214-222.
[11] 董文全, 蒙继华. 遥感数据时空融合研究进展及展望[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 1-11.
[12] 王俊霞, 朱秀芳, 刘宪锋, 潘耀忠. 基于多源遥感数据的旱情评价研究——以河南省为例[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 180-186.
[13] 郭丽琴, 赵志芳, 代启学, 梁明月, 付义勋, 陈百炼. 基于RS和GIS文山州石漠化时空演变特征及成因研究[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(s1): 106-113.
[14] 江威, 何国金, 刘慧婵, 龙腾飞, 王威, 郑守住, 马肖肖. 高分一号卫星WFV影像全国陆地镶嵌与制图技术研究[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(4): 190-196.
[15] 代晶晶, 王登红, 吴亚楠. 基于高分遥感数据的稀有矿山监测——以江西宜春414稀有矿山为例[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(3): 104-110.
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