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国土资源遥感  2012, Vol. 24 Issue (3): 154-158    DOI: 10.6046/gtzyyg.2012.03.27
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鄂东南尾矿库高分辨率遥感图像识别因子研究
郝利娜1,2, 张志2, 何文熹2, 陈腾2
1. 中国地质大学(武汉)信息工程学院, 武汉 430074;
2. 中国地质大学(武汉)地球科学学院, 武汉 430074
Tailings Reservoir Recognition Factors of the High Resolution Remote Sensing Image in Southeastern Hubei
HAO Li-na1,2, ZHANG Zhi2, HE Wen-xi2, CHEN Teng2
1. Faculty of Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China;
2. Faculty of Earth Sciences, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China
全文: PDF(1121 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 正在使用的尾矿库中,尾砂的极细小颗粒特征决定了其在各波段遥感图像上具有较高反射率的光谱特征; 尾砂的堆积过程则同时决定了尾矿库表面具有大致平行的分带纹理和放射状纹理特征。从尾砂的光谱、纹理特征以及与尾矿库相关的其他因素(道路、矿山建筑、尾矿库地理位置等)出发,系统建立了鄂东南地区金属矿山尾矿库的高分辨率遥感图像的综合识别标志。依据所建立的综合识别标志,可从WorldView-2图像中准确地识别尾矿库,并初步判断其规模。
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Abstract:Tailings with the characteristics of very small particles determine their high reflectivity of each band in remote sensing images. The accumulation process of the tailings determines their unique surface texture, including parallel zoning texture features and radial texture features. The authors mainly studied spectral features, texture features and some other features such as roads, mine buildings, reservoirs distribution and their geographical position which are associated with the tailings reservoir, and established the comprehensive recognition factors of the tailings reservoir in high resolution remote sensing image in this paper. On the basis of these factors, the tailings reservoirs can be identified and their scales can be preliminary determined from WorldView-2 images.
Key wordsobject-oriented    projective interactive partition    road change detection    multi-scale segmentation    remote sensing(RS)
收稿日期: 2011-10-17      出版日期: 2012-08-20
:  TP79  
基金资助:湖北省重点矿集区矿山开发遥感调查与监测项目(编号: 1212011120022)资助。
通讯作者: 张志(1964- ),男,博士,教授,主要从事资源环境遥感、地质灾害机理遥感研究。E-mail: zhangz6402@126.com
引用本文:   
郝利娜, 张志, 何文熹, 陈腾. 鄂东南尾矿库高分辨率遥感图像识别因子研究[J]. 国土资源遥感, 2012, 24(3): 154-158.
HAO Li-na, ZHANG Zhi, HE Wen-xi, CHEN Teng. Tailings Reservoir Recognition Factors of the High Resolution Remote Sensing Image in Southeastern Hubei. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2012, 24(3): 154-158.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2012.03.27      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2012/V24/I3/154
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