Please wait a minute...
img

官方微信

遥感技术与应用  2007, Vol. 22 Issue (3): 389-395    DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2007.3.389
研究与应用     
基于ASTER影像的高山峡谷区主要地类自动提取方法研究
李 怡,张世熔,李 婷,刘 宇,张 林
(四川农业大学资源环境学院;四川省土地信息重点实验室,四川雅安 625014)
Exploration on Method of Auto-classification for the Main types of Ground Objects in Alpine and Gorge Region Based on ASTER
LI Yi, ZHANG Shi-rong, LI Ting, LIU Yu, ZHANG Lin
(College of Resources and Environment,Sichuan Agricultural University,Key Laboratory of Land Information in Sichuan Province,Ya'an625014,China)
 全文: PDF 
摘要:

针对高山峡谷地区遥感图像变异较大的特点,通过分析高山峡谷区的光谱结构特征,利用比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI及数字高程模型DEM等数据资料,结合综合阈值法,设定合适的阈值,得到分类单体图的二值化图像,并最终在ArcGIS9.0平台上进行单体图像的合成与输出。与传统最大似然法的分类结果相比,该方法在一定程度上克服了“同物异谱”、“异谱同物”等现象对分类结果带来的影响,提高了高山峡谷区地表覆盖分类的精度,得到了试验区较为可靠的遥感分类图像。

关键词: ASTER高山峡谷自动分类遥感阈值    
Abstract:

On the base of image preprocessing and collection of auxiliary materials, a kind of automatic category method for the land utilization patterns is put forward. Base on the great variance of remote sensing images in the Alpine and Gorge Region, the structure feature among spectrum of the land-use is analyzed. After using the data of RVI, NDVI and DEM, the single binary image is obtained with a suitable threshold. By taking the software ArcGIS9.0 as the platform, the single binary images are composed and exported .With this method, the influence by the same thing with different spectrums,
different things with the same spectrum is greatly decreased. The experiment results show that the method  is very simple and effective to the semi-automatic extraction of the Alpine and Gorge Region land-use, and far superior to the traditional maximum likelihood classification method.

Key words: ASTER    Alpine and Gorge Region    Automatic classification    Remote Sensing    Threshold
收稿日期: 2006-08-02 出版日期: 2011-11-25
:  TP 79   
基金资助:

四川省教育厅基金(2005A005)、四川省青年科技基金(04ZQ026-018)和ZH14302。

作者简介: 李怡(1982-),男,硕士研究生,主要从事“3S”技术在资源环境中的运用等研究工作。
服务  
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章  

引用本文:

李 怡,张世熔,李 婷,刘 宇,张 林. 基于ASTER影像的高山峡谷区主要地类自动提取方法研究[J]. 遥感技术与应用, 2007, 22(3): 389-395.

LI Yi, ZHANG Shi-rong, LI Ting, LIU Yu, ZHANG Lin. Exploration on Method of Auto-classification for the Main types of Ground Objects in Alpine and Gorge Region Based on ASTER. Remote Sensing Technology and Application, 2007, 22(3): 389-395.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2007.3.389        http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2007/V22/I3/389

[1] 刘慧平,朱启疆.应用高分辨率遥感数据进行土地利用与覆盖变化监测的方法及其研究进展[J].资源科学,1999,21(3):23-37.
[2] 术洪磊,毛赞猷.GIS辅助下的基于知识的遥感图像分类方法研究[J].测绘学报,1997,36(4):328-336.
[3] 柳海鹰,高吉喜,李政海.土地覆盖及土地利用遥感研究进展[J].国土资源遥感,2001,4:7-12.
[4] Kenneth L D, William A R, Gary M L,et al.A Vegetation Map for the Caskill Park,NY,Derived from Muli-temporal Landsat Imagery and GIS Data
[J].Northeastern Naturalist,2004,11(4):421-442.
[5] 李彤,吴骅.采用决策树分类技术对北京市土地覆盖现状进行研究[J].遥感技术与应用,2004,19(6):485-487.
[6] 赵萍,傅云飞,郑刘根,等.基于分类回归树分析的遥感影像土地利用/覆被分类研究[J].遥感学报,2005,9(6):708-716.
[7] 党安荣,何新东,史慧珍,等.土地利用信息的多元分析提取[J].地理信息科学,2004,6(2):62-66.
[8] Zhu G B, Dan G B. An Urban Open Space Extraction Method: Combing Spectral and Geometric Characteristics [J].Forest Rescarch,2004,15(2):145-149.
[9] 郭亚东,史舟.先进星载热发射和反辐射仪(ASTER)的特点及应用[J].遥感技术与应用,2003,18(5):346-352.
[10] Yamaguchi Y, Fujisada H, Kudoh M.ASTER Instrument Characterization and Operation Scenario [J]. Advances in Space Research,1999,23(8):1415-1424.
[11] 朱黎江,秦其明,陈思锦.ASTER遥感数据解读与应用[J].国土资源遥感,2003,2:59-63.
[12] 赵英时.遥感应用原理与方法[M].北京:科学出版社,2005.
[13] 杨存建,徐美.遥感信息机理的水体提取方法的探讨[J].地理研究,1998,17:8-89.
[14] 秦其明,袁吟欢,陆荣建.卫星图像中不同水体类型识别研究[J].地理研究,2001,20(1):62-67.
[15] 陈华芳,王金亮,陈忠,等.山地高原地区TM影像水体信息提取方法与比较——以香格里拉县部分地区为例[J].遥感技术与应用,2004,19(6):479-484.
[16] 彭光雄,徐兵,沈蔚,等.TM图像的城镇用地信息提取方法研究[J].遥感技术与应用,2006,21(1):31-36.

[1] 王卷乐, 程凯, 边玲玲, 韩雪华, 王明明. 面向SDGs和美丽中国评价的地球大数据集成框架与关键技术[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(5): 775-783.
[2] 王恺宁,王修信,黄凤荣,罗涟玲. 喀斯特城市地表温度遥感反演算法比较[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(5): 803-810.
[3] 张晓峰,吕晓琪,张信雪,张继凯,王月明,谷宇,樊宇. 多时刻海色遥感数据融合及其可视化[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(5): 873-880.
[4] 谢旭,陈芸芝. 基于PSO-RBF神经网络模型反演闽江下游水体悬浮物浓度[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(5): 900-907.
[5] 迟文峰,匡文慧,贾静,刘正佳. 京津风沙源治理工程区LUCC及土壤风蚀强度动态遥感监测研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(5): 965-974.
[6] 胡云锋,商令杰,张千力,王召海. 基于GEE平台的1990年以来北京市土地变化格局及驱动机制分析[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(4): 573-583.
[7] 李晨伟,张瑞丝,张竹桐,曾敏 . 基于多源遥感数据的构造解译与分析—以西藏察隅吉太曲流域为例[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(4): 657-665.
[8] 李生生,王广军,梁四海,彭红明,董高峰,罗银飞. 基于Landsat-8 OLI数据的青海湖水体边界自动提取[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(4): 666-675.
[9] 廖凯涛,齐述华,王成,王点. 结合GLAS和TM卫星数据的江西省森林高度和生物量制图[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(4): 713-720.
[10] 张震,刘时银,魏俊锋,蒋宗立. 1974~2012年珠穆朗玛峰地区冰川物质平衡遥感监测研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(4): 731-740.
[11] 王琳,徐涵秋,李胜. 重钢重工业区迁移对区域生态的影响研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(3): 387-397.
[12] 任浙豪,周坚华. 增大特征空间复杂度的方法——以城镇下垫面遥感分类为[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(3): 408-417.
[13] 周玉科,刘建文. 基于MODIS NDVI和多方法的青藏高原植被物候时空特征分析[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(3): 486-498.
[14] 王宝刚,晋锐,赵泽斌,亢健. 被动微波遥感在地表冻融监测中的应用研究进展[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(2): 193-201.
[15] 秦振涛,杨茹,张靖,杨武年. 基于聚类结构自适应稀疏表示的高光谱遥感图像修复研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(2): 212-215.