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国土资源遥感  2020, Vol. 32 Issue (4): 244-250    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.04.30
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河南省信阳市浉河区自然资源智能化信息提取技术方法研究
王跃峰1,2(), 武慧智1,2, 何姝珺1,2, 黄頔2,3, 白朝军1,2
1.河南省地质调查院,郑州 450001
2.遥感卫星应用国家工程实验室地质遥感中心,郑州 450001
3.河南省地质科学研究所,郑州 450001
Method research of intelligentized extraction of natural resources information from Shihe District,Xinyang City,Henan Province
WANG Yuefeng1,2(), WU Huizhi1,2, HE Shujun1,2, HUANG Di2,3, BAI Chaojun1,2
1. Henan Institute of Geological Survey, Zhengzhou 450001, China
2. Geological Remote Sensing Centre of National Engineering Lab for Satellite Remote Sensing Applications, Zhengzhou 450001, China
3. Henan Institute of Geological Sciences, Zhengzhou 450001, China
全文: PDF(6703 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

基于“简译”图像处理软件,利用北京二号卫星遥感数据,采用“面向对象+深度学习”的方式,在河南省信阳市浉河区约200 km2试验区对林地、水稻田、茶园、水体、建设用地等进行了智能化信息提取和准确的自动化分类。林地、茶园和水稻田采用比值植被指数,结合边界指数阈值特征值实时筛选等方法进行智能化分类,水体采用绿光波段与近红外波段的归一化比值指数进行智能化提取,建设用地利用第1波段的标准差作为特征值进行提取。试验区各地类信息智能化提取结果经实地调查验证准确率达90%以上,相较传统人工方法工作效率提高了19倍。实验研究表明,“简译”图像处理软件技术方法可靠,解译精度高,效果事半功倍,社会经济效益显著,在自然资源及环境智能化遥感解译中有比较好的推广应用价值。

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王跃峰
武慧智
何姝珺
黄頔
白朝军
关键词 简译软件自然资源智能化提取自动化分类    
Abstract

Based on “Easy Interpretation” image processing software and using BJ-2 satellite remote sensing images, the method of “object-oriented+deep learning” was introduced into the intelligent information extraction and automatic classification of the 200 km 2 test plot in Shihe District, Xinyang City, which included forestland, tea garden, paddy land, water area, construction land and some other land. By the method of ratio vegetation index (RVI) in combination with the real-time selection of the boundary index threshold and eigenvalues, the forestland, tea garden and paddy land information of the test plot was classified intelligently. The water area information was extracted intelligently by the green and near-infrared band normalized difference vegetation index (NDVI). The information of construction land was extracted by using standard deviation of band1 as the eigenvalues. Based on the above methods and field geological survey, the results show that the intelligent information extraction in the test plot has a high accuracy of over 90%. The efficiency is 19 times higher than the traditional method. The study shows that “Easy Interpretation” image processing software is effective and highly accurate and can do half the work with twice the results, which has good value for extension and application in the intelligentized interpretation of natural resources and environment.

Key wordsEasy Interpretation    natural resources    intelligentized extraction    automatically classification
收稿日期: 2019-11-29      出版日期: 2020-12-23
:  TP79  
基金资助:河南省地质矿产勘查开发局局管地质科研项目(豫地矿科研〔2019〕1号)
作者简介: 王跃峰(1963-),男,教授级高级工程师,主要从事自然资源遥感调查方面的研究。Email:627889713@qq.com
引用本文:   
王跃峰, 武慧智, 何姝珺, 黄頔, 白朝军. 河南省信阳市浉河区自然资源智能化信息提取技术方法研究[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 244-250.
WANG Yuefeng, WU Huizhi, HE Shujun, HUANG Di, BAI Chaojun. Method research of intelligentized extraction of natural resources information from Shihe District,Xinyang City,Henan Province. Remote Sensing for Land & Resources, 2020, 32(4): 244-250.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020.04.30      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2020/V32/I4/244
Fig.1  浉河区北京二号B3(R),B2(G),B1(B)合成影像及试验区位置
Fig.2  试验区不同地物在北京二号B3(R),B2(G),B1(B)合成影像上的特征
Fig.3  地物提取技术流程
Fig.4  地表植被智能化提取北京二号B3(R),B2(G),B1(B)合成影像分割图
Fig.5  林地智能化提取效果
Fig.6  水稻田提取效果
Fig.7  茶园提取效果
Fig.8  南湾水库智能化提取效果
Fig.9  建设用地智能化提取效果
序号 类别 图斑数/个 数量占比/% 面积/km2 面积占比/%
1 林地 2 281 11.72 144.02 67.51
2 茶园 4 124 21.19 37.77 17.70
3 水稻 1 222 6.28 12.26 5.75
4 建设用地 10 414 53.51 14.85 6.96
5 水体 1 420 7.30 4.43 2.08
合计 19 461 100.00 213.33 100.00
Tab.1  智能化信息提取统计
序号 地类 图斑数/个 面积/km2 错漏数/个 勾绘不准确数/个 错误占比/% 正确率%
1 茶园 212 2.07 12 5 8.02 91.98
2 林地 39 8.31 1 2 7.70 92.30
3 水体 23 0.02 2 1 13.04 86.96
4 建设用地 319 0.30 14 6 6.27 93.73
合计/平均值 593 10.70 29 14 7.25 92.75
Tab.2  南验证区信息提取结果验证统计
序号 地类 图斑数/个 面积/km2 错漏数/个 勾绘不准确数/个 错误占比/% 正确率/%
1 水稻田 546 2.98 15 25 7.33 92.67
2 林地 117 6.04 3 4 5.98 94.02
3 水体 110 0.19 4 5 8.18 91.82
4 建设用地 681 1.44 5 10 2.20 97.80
合计/平均值 1 454 10.65 27 44 4.88 95.12
Tab.3  北验证区信息提取结果验证统计
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