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国土资源遥感  2016, Vol. 28 Issue (1): 130-135    DOI: 10.6046/gtzyyg.2016.01.19
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基于RapidEye影像的农村居民地遥感监测——以江西省泰和县为例
高孟绪1, 王卷乐1,3, 柏中强1,2, 祝俊祥1,2
1. 中国科学院地理科学与资源研究所, 资源与环境信息系统国家重点实验室, 北京 100101;
2. 中国科学院大学, 北京 100049;
3. 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心, 南京 210023
Remote sensing monitoring of rural residential land based on RapidEye satellite images: A case study of Taihe County, Jiangxi Province
GAO Mengxu1, WANG Juanle1,3, BAI Zhongqiang1,2, ZHU Junxiang1,2
1. State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China;
2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
3. Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China
全文: PDF(7105 KB)   HTML  
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摘要 

农村居民地遥感信息获取对于监测农村居民地时空变化、服务"三农"和国土资源管理具有重要意义。以RapidEye卫星影像数据为数据源,江西省泰和县为研究区,利用最大似然法进行居民地等土地覆盖类别的分类提取与精度评价及分析。结果表明:分类总体精度达到84.33%,其中农村居民地的制图精度和用户精度分别为76.01%和82.28%,与第二次全国土地调查中的居民地数据对比,其一致性达到71.0%。结合实地验证,对本分类精度的误差原因进行分析。本研究表明利用5 m分辨率的RapidEye影像进行县级农村居民地监测是可行的,可为后续同类研究提供技术参考。

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关键词 变化向量分析(CVA)主成分分析(PCA)阈值确定变化检测    
Abstract

The monitoring of the spatial and temporal changes of rural residents is of great significance in serving "three rural issues", land and resources management based on rural remote sensing information. In order to monitor the residential area especially the rural area by using remote sensing technology, the authors chose Taihe County in Jiangxi Province as the study area. On the basis of the RapidEye satellite images after ortho-rectification with spatial resolution of 5 meters, the residential land classification extraction and accuracy evaluation were carried out using the maximum likelihood method. The results showed that the overall classification accuracy reached 84.33%. The producer's accuracy and user's accuracy of the residential land were 76.01% and 82.28% respectively, and the consistency reached 71.0% in comparison with the residential land data of Taihe County in the second national land survey, and the possible causes of errors were also analyzed. The research results show that the resident land monitoring of rural counties using RapidEye images of 5 meters resolution is feasible in that it can provide reference for future similar studies.

Key wordschange vector analysis(CVA)    principal component analysis(PCA)    threshold determination    change detection
收稿日期: 2014-07-23      出版日期: 2015-11-27
:  TP79  
基金资助:

国家科技基础性工作专项重点项目"格网化资源环境综合科学调查规范"(编号:2011FY110400),国家自然科学基金青年基金项目"基于地理环境遥感监测的喜马拉雅旱獭鼠疫疫源地空间分布与预测研究"(编号:41301474)及中国博士后科学基金资助项目(编号:2013M530708,2014T70114)共同资助。

通讯作者: 王卷乐(1976-),男,副研究员,主要从事遥感应用与GIS开发、数据集成与共享研究。Email:wangjl@igsnrr.ac.cn。
作者简介: 高孟绪(1982-),男,博士后,主要从事资源环境遥感与GIS应用、环境健康研究。Email:gaomx@igsnrr.ac.cn。
引用本文:   
高孟绪, 王卷乐, 柏中强, 祝俊祥. 基于RapidEye影像的农村居民地遥感监测——以江西省泰和县为例[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(1): 130-135.
GAO Mengxu, WANG Juanle, BAI Zhongqiang, ZHU Junxiang. Remote sensing monitoring of rural residential land based on RapidEye satellite images: A case study of Taihe County, Jiangxi Province. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2016, 28(1): 130-135.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2016.01.19      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2016/V28/I1/130

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