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国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (3): 174-180    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.03.24
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基于Grabcut融合多源数据提取不透水面
易佳思, 胡翔云
武汉大学遥感信息工程学院,武汉 430079
Extracting impervious surfaces from multi-source remote sensing data based on Grabcut
Jiasi YI, Xiangyun HU
School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China
全文: PDF(2377 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

快速城镇化是造成城市内涝加剧的重要原因之一。城市不透水面面积的显著增长是快速城镇化的直接表现。为了实时提供准确的城市不透水面区域情况,开展多源数据融合不透水面的提取研究,结合多光谱影像和高空间分辨率卫星影像丰富的光谱和空间信息、机载激光点云数据的高程和强度信息等优势,将基于图论的最优分割方法引入不透水面提取中,将不透水面的提取转换为不同数据源下的最优标记问题,通过多源特征融合获得更精确的提取结果。以广州市为例的研究结果表明,与传统遥感方法及单一数据提取法相比,这一方法的精度得到了明显提高,并且大大减少了提取过程中的人工干预,使算法具有更高的适应性和稳定性。

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易佳思
胡翔云
关键词 不透水面多源遥感数据图割卫星影像机载激光点云    
Abstract

Impervious surface is a major indicator of rapid urbanization, which leads to urban waterlogging. In this study, the authors took the advantages of multi-spectral satellite imagery and LiDAR data based on Grabcut to extract impervious surfaces. Taking the Guangzhou City as a study case, the authors reveal that the method can reach higher overall accuracy and robustness than the traditional single-source method.

Key wordsimpervious surfaces    multi-source remote sensing data    Grabcut    satellite imagery    LiDAR point cloud
收稿日期: 2016-12-17      出版日期: 2018-09-10
:  TP79  
基金资助:广州市科技计划项目“基于不透水面密度地理模拟技术的广州市暴雨内涝防治机制与措施研究”(201508020054);广东省省级科技计划项目“广州建通LiDAR对地观测科技特派员工作站”(2015A090905002)
作者简介: 易佳思(1992-),女,硕士研究生,主要从事遥感图像处理方面的研究。Email: yijiasi@qq.com。
引用本文:   
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.
Jiasi YI, Xiangyun HU. Extracting impervious surfaces from multi-source remote sensing data based on Grabcut. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(3): 174-180.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.03.24      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I3/174
Fig.1  提取方法流程
Fig.2  多源特征
Fig.3  分类结果
Fig.4  局部细节分类结果
数据源 生产者精度/% 用户精度/% 总体精度/% Kappa系数
不透水面 透水面 不透水面 透水面
本文方法 93.47 86.20 99.93 99.97 90.25 0.820
聚类所得初值 88.41 87.42 89.84 85.70 87.97 0.783
不加入LiDAR数据 89.38 86.29 89.13 86.59 88.01 0.783
不加入Landsat8数据 90.93 81.18 85.88 87.67 86.61 0.760
Tab.1  不同数据源的分类精度
方法 生产者精度/% 用户精度/% 总体精度/% Kappa系数
不透水面 透水面 不透水面 透水面
本文方法 93.47 86.20 99.93 99.97 90.25 0.820
最大似然监督分类 77.47 91.48 91.97 76.34 83.68 0.719
线性光谱混合分解 94.20 72.43 81.13 90.84 84.56 0.727
决策树分类 89.22 82.66 86.62 85.90 86.31 0.756
Tab.2  本文方法与传统遥感方法的分类精度评价
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