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遥感技术与应用  2005, Vol. 20 Issue (3): 338-342    DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2005.3.338
研究与应用     
面向对象的土地覆盖信息提取方法研究
钱巧静,谢 瑞,张 磊,颜长珍,吴炳方
(中国科学院遥感应用研究所,北京  100101)
Land Cover Extraction Based on Object Oriented Analysis
QIAN Qiao-Jing, XIE Rui, Zhang Lei, YAN Chang-Zhen, WU Bing-Fang
(Chinese Academy of Sciences,Institute of Remote Sensing Applications,Beijing, 100101)
 全文: PDF 
摘要:

利用遥感方法提取土地覆盖信息时,常用的自动分类方法只能利用遥感数据的光谱信息,而面向对象的分类方法在综合利用遥感数据光谱信息、纹理特征、拓扑关系和加入专题信息进行多尺度分割获取对象后的基础上,通过对对象的目视识别建立模糊判别函数来进行分类。利用面向对象的方法成功提取了三峡库区奉节县中部的土地覆盖信息,得到了较为满意的结果,利用野外采样数据进行验证其精度达89.2%。

关键词: 面向对象土地覆盖信息提取多尺度分割模糊函数    
Abstract:

Conventional pixel-based image analysis is used frequently to extract land cover feature from remotely sensed data. Therefore only the spectral information is used in the process of classification. However ,object-oriented image analysis can overcome the limitation stated above. It is based on fuzzy logic functions, uses multiscale image segmentation techniques, allows the integration of a broad spectrum of different object features,such as sepctral values,shape and texture. In the paper, the need of land cover classification is satisfied by the result of object oriented analysis in the middle of Fenjie county of the Three Gorges Area, as well as the feature extraction. At the mean time , there is a validation by using in-situ observation ,which shows that the overall accuracy is 89.2%.

Key words: Object-oriented    Land cover    Information extraction    Multriresolution segmentation    Fuzzy
收稿日期: 2004-09-24 出版日期: 2011-10-27
:  TP 75  
基金资助:

中科院重大项目(KZCX3-S2-334);国务院三峡工程建设委员会办公室重大项目(SX[2002]-003)。

作者简介: 钱巧静(1978-),女,硕士生,主要从事遥感应用方面的研究,包括生态环境监测、土地利用变化的研究等。
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作者相关文章  

引用本文:

钱巧静,谢 瑞,张 磊,颜长珍,吴炳方. 面向对象的土地覆盖信息提取方法研究[J]. 遥感技术与应用, 2005, 20(3): 338-342.

QIAN Qiao-Jing, XIE Rui, Zhang Lei, YAN Chang-Zhen, WU Bing-Fang. Land Cover Extraction Based on Object Oriented Analysis. Remote Sensing Technology and Application, 2005, 20(3): 338-342.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2005.3.338        http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2005/V20/I3/338

〔1〕 赵英时.遥感应用分析原理与方法〔M〕.科学出版社. 2003.
〔2〕  Baatz M, Scha。pe A. Multi-resolution Segmentation: An Optimization Approach for High Quality Multiscale Image Seg-
mentation. Angewandte Geogr〔R〕. Information Sverarbeitung, ed. by Strobl J, Blaschke T, Wichmann, Heidelberg. 2000,Ⅶ: 12~23.
〔3〕  Hay G J, Niemann K O. Visualizing 3-D Texture: A Three-Dimensional Structural Approach to Model Forest Texture〔J〕. Candian Journal of Remote Sensing.1994, 20(2): 90~101.
〔4〕  Definients Image GmbH. eCognition User Guide〔M〕. Germany. 2003.
〔5〕 袁希平,甘淑,杨世瑜. GPS对滇西北土地覆盖的遥感多波段光谱响应特性分析——以大中甸乡为例〔J〕.矿物岩石地球化学通报. 2003,22(3). 273~277.
〔6〕  Volker Walter. Object - based Classification of Remote Sensing Data for Change Detection〔J〕.ISPRS Journal of Photogrammetry &Remote Sensing,2004,58:225~238.
〔7〕 黄慧萍.面向对象影像分析中的尺度问题研究〔D〕.中国科学院遥感应用研究所,博士学位论文,15~19.
〔8〕  Barlow J, Martin Y, Franklin S E. Detecting Translational Landslide Scars Using Segmentation of Landsat ETM+ and DEM Data in the Northern Cascade Mountains〔J〕. British Columbia,Can J Remote Sensing. 2003,29(4):510~517.
〔9〕  Geneletti D, Gorte B G H. A Method for Object-Oriented Land Cover Classification Combining Landsat TM Data and Aerial Photographs〔J〕. Remote Sensing. 2003,24(6):1273~1286.
〔10〕  Benz* C, Hofmann P, Willhauck G,et al.Multi-resolution, Object-oriented Fuzzy Analysis of Remote Sensing Data for GIS- ready Information〔J〕. ISPRS Journal of Photogrammetry &Remote Sensing . 2004,58: 239~258.
〔11〕 刘光德,李其林,黄 购.三峡库区面源污染现状与对策研究〔J〕.长江流域资源与环境, 2003,12(5):462~466.
〔12〕 杜世宏,王桥,李 顺,等.模糊对象粗糙表达及其空间关系研究〔J〕.遥感学报, 2004,8(1):1~8.
〔13〕 冉有华,李文君,陈贤章. TM图像土地利用分类精度验证与评估〔J〕.遥感技术与应用, 2003,18(2):81~86

 

[1] 王宁,陈方,于博. 基于形态学开运算的面向对象滑坡提取方法研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(3): 520-529.
[2] 闫鹏飞,明冬萍. 尺度自适应的高分辨率遥感影像分水岭分割方法[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(2): 321-330.
[3] 江东,陈帅,丁方宇,付晶莹,郝蒙蒙. 基于面向对象的遥感影像分类研究——以河北省柏乡县为例[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(1): 143-150.
[4] 何艺,周小成,黄洪宇,许雪琴. 基于无人机遥感的亚热带森林林分株数提取[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(1): 168-176.
[5] 田峰,陈冬花,黄新利,李虎,姚国慧. 基于形态学阴影指数的高分二号影像建筑物高度估计#br#[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 844-850.
[6] 林齐根,邹振华,祝瑛琦,王瑛. 基于光谱、空间和形态特征的面向对象滑坡识别[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 931-937.
[7] 周在明,杨燕明,陈本清. 基于无人机影像的滩涂入侵种互花米草植被信息提取与覆盖度研究[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(4): 714-720.
[8] 姬忠林,张月平,李乔玄,刘绍贵,李淑娟,任红艳. 基于GF-1影像的冬小麦和油菜种植信息提取[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(4): 760-765.
[9] 王苏芸,孙中昶,郭华东,申维. 基于面向对象的东营市城乡建设用地信息提取[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(4): 780-786.
[10] 施佩荣,陈永富,刘华,吴云华,魏新,钟泽兵. 基于改进的面向对象遥感影像分类方法研究—以西藏米林县典型林区为例[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(3): 466-474.
[11] 姜萍,刘修国,陈启浩,邵芳芳. 利用多尺度SVM-CRF模型的极化SAR图像建筑物提取[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(3): 475-482.
[12] 吕利利,颉耀文,黄晓君,张秀霞,李汝嫣. 基于CART决策树分类的沙漠化信息提取方法研究[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(3): 499-506.
[13] 朱钟正,陈玉福,朱文泉,郑周涛. 适用于多目标遥感自动解译的最佳专题指数筛选[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(3): 564-574.
[14] 刘远,周买春. 3种IGBP分类系统的土地覆盖数据在韩江流域的对比分析[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(3): 575-584.
[15] 郝莹莹,罗小波,仲波,杨爱霞. 基于植被分区的中国植被类型分类方法[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(2): 315-323.