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《国土资源遥感》2018,(4)
年度土地利用变更调查是保证我国土地利用数据具有现势性的重要工作。目前的土地利用变化信息获取还是以人工目视解译遥感影像为主,效率较低。针对此问题提出一种基于多源数据的土地利用变化检测方法。利用前一时相土地利用矢量数据自动获取后一时相影像分类的训练样本并精化,实现全自动的影像分类,进而将分类结果与前一时相土地利用矢量数据对比得到全自动的变化检测结果;然后对前后时相影像利用多元变化检测(multivariate alteration detection,MAD)变换法剔除伪变化区域,在自动变化检测基础上提取变化图斑。选取黑龙江省杜尔伯特蒙古族自治县与湖南省长沙县为研究区验证方法的可靠性,研究证明本文方法相比于现有方法作业速度可以提高一倍以上,且更不易于遗漏真实变化区域。 相似文献
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建设用地变化监测对城市可持续发展具有十分重要的意义,为准确提取建设用地的变化信息,本文提出了一种结合旧时期土地利用矢量数据、随机森林及模糊C均值聚类算法的建设用地变化监测方法。首先基于旧时期土地利用矢量数据,将建设用地变化监测分为建成区与非建成区建设用地变化监测;然后进行面向对象分割、基于对象遥感影像光谱、GLCM纹理及形状特征提取;最后针对不同场景,结合随机森林或模糊C均值聚类算法进行变化监测。试验结果验证了在旧时期土地利用矢量数据的辅助下,所提方法有效提高了复杂场景下建设用地的变化信息提取精度。 相似文献
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现阶段,地图综合是地图学研究的热点之一,地图综合从数据模型上可分为基于栅格的数据综合和基于矢量的数据综合,而矢量数据压缩又是地图综合研究的重点之一。本文以四川省南部县二调数据为例,对基于语义层次树及几何特征的大比例尺土地利用图缩编技术进行了研究。首先对源数据进行预处理,然后按照制图规范,根据地类语义对现有图斑进行重新分类,以支持地类图斑约束合并。最后重新计算图斑面积,结合地类图斑的几何和面积特征,在制图规范标准制约下,对大比例尺地形图实施归并和综合处理。结果表明：相对纯手工的地图缩编,本方法精度较高、操作性强、效率更好、满足制图规范要求,但仍存在一些瑕疵,有待于进一步研究改善。 相似文献
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以里下河地区防汛信息系统为例,阐述了利用ＴＭ遥感图像进行ＧＩＳ土地利用更新的试验研究。采用了最大似然分类和模糊分类两种监督分类方法进行分类试验。提出了两种提高训练区采样效率的基于ＧＩＳ本底数据的采样方法,即半人工采样方法和全自动分类区直方图提取法。对上述方法分别做了土地利用分类试验,对分类结果进行了分析比较,并作出了相应的结论。 相似文献
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以生态显著的巢湖流域中的巢湖市作为研究对象,基于巢湖市近10年内的2006、2013、2016年的高分辨率遥感影像数据,采用土地利用分类方法进行像元分类,基于土地利用转移矩阵对土地利用转型空间及时间尺度进行定量和定性的分析评价,并采用生态变化响应模型系统定性研究了2006—2016年间巢湖市区域土地利用转型变化过程以及对区域生态环境质量的响应变化规律。 相似文献
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为了有效地提取大范围地形复杂区域的土地利用/土地覆盖遥感信息,以位居青藏高原与黄土高原过渡地带的青海东部地区为研究区,研究基于蚁群智能优化算法(ant colony intelligent optimization algorithm,ACIOA)的土地利用/土地覆盖遥感智能分类。首先选用TM图像、DEM、坡度和坡向数据作为分类的特征波段;然后利用归一化植被指数NDVI对实验区数据进行植被分区;最后利用ACIOA算法进行分类规则挖掘,并依据分类规则进行土地利用/覆盖信息的提取。研究表明,基于植被分区的多特征蚁群智能分类的总体精度为88.85%,Kappa=0.86,优于传统的遥感图像分类方法,为大范围地形复杂区域的土地利用/土地覆盖遥感信息提取提供了有效的方法。 相似文献
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高分二号数据的城市生态用地分类方法探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统分类法分类精度低、速度慢等问题,同时也为了探索国产卫星高分二号遥感数据在城市生态用地分类中的方法及效果,及时获取其生态用地信息,该文以四川省内江市隆昌县城区为研究范围,提出了一种辅以影像光谱特征和纹理特征信息的随机森林分类方法。该方法提取城市生态用地信息,并将其分类结果与传统的支持向量机分类、最大似然分类进行对比,结果表明,新方法具有更高的分类精度和更快的分类速度,更适合高分辨率、多特征参数、大面积的高分二号遥感影像城市生态用地分类。 相似文献
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High spatial resolution satellite data contribute to improving land cover/land use (LCLU) classification in agriculture. A classification procedure based on Quickbird satellite image data was developed to map LCLU of diversified agriculture at sub-communal and communal level (7 km2). Segmentation performance of the panchromatic band in combination with high pass filters (HPF) was tested first. Accuracy of field boundary delineation was evaluated by an object-based segmentation, a per-field and a manual classification, along with a quantitative accuracy assessment. Sub-communal classification revealed an overall accuracy of 84% with a κ coefficient of 0.77 for the per-field vector segmentation compared to an overall accuracy of 56–60% and a κ coefficient of 0.37–0.42 for object-based approaches. Per-field vector segmentation was thus superior and used for LCLU classification at communal level. Overall accuracy scored 83% and the κ coefficient 0.7. In diversified agriculture, per-field vector segmentation and classification achieved higher classification results. 相似文献
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利用决策树和支持向量机分类方法,基于多期Landsat MSS,TM and ETM+遥感图像和其他辅助数据,对1970s以来近40年半干旱的老哈河流域土地利用变化(land use and land cover change,LUCC)进行动态监测,并利用GIS方法对LUCC进行了定量分析和空间分布制图.结果显示,利用支持向量机分类方法对该地区1976年、1989年、1999年和2007年土地覆盖类型分类可达到较满意的效果;近40年老哈河流域土地利用变化显著,水体和草地减少,城乡用地持续扩张,耕地大幅增加,林地和未利用地大幅度波动、总体减少.LUCC主要发生在林地、草地和耕地之间,表明农、林、牧用地之间转换显著,且在各个时期的空间分布差别较大.从变化强度来看,土地利用的年综合变化率最大值渐趋增大,年均土地动态度在空间分布上差异很大,另外在各研究期赤峰市区周边动态度都很大,反映了赤峰市持续性的城市化进程. 相似文献
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Liegang Xia Jiancheng Luo Weihong Wang Zhanfeng Shen 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2014,42(3):505-515
This paper proposes an automatic framework for land cover classification. In majority of published work by various researchers so far, most of the methods need manually mark the label of land cover types. In the proposed framework, all the information, like land cover types and their features, is defined as prior knowledge achieved from land use maps, topographic data, texture data, vegetation’s growth cycle and field data. The land cover classification is treated as an automatically supervised learning procedure, which can be divided into automatic sample selection and fuzzy supervised classification. Once a series of features were extracted from multi-source datasets, spectral matching method is used to determine the degrees of membership of auto-selected pixels, which indicates the probability of the pixel to be distinguished as a specific land cover type. In order to make full use of this probability, a fuzzy support vector machine (SVM) classification method is used to handle samples with membership degrees. This method is applied to Landsat Thematic Mapper (TM) data of two areas located in Northern China. The automatic classification results are compared with visual interpretation. Experimental results show that the proposed method classifies the remote sensing data with a competitive and stable accuracy, and demonstrate that an objective land cover classification result is achievable by combining several advanced machine learning methods. 相似文献
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土地覆被作为地表自然和人工建造物的综合体，是开展土地科学相关研究的重要基础，在遥感大数据背景下，准确、快速、自动化进行土地覆被提取技术一直是遥感研究中的重点。本文基于eCognition软件，采用面向对象的多尺度分割法，综合考虑地物在遥感影像上的光谱、形状和纹理特征，建立多种地物提取规则。通过模糊函数、支持向量机（SVM）和阈值法对研究区的土地覆被进行分类提取，并与研究区的FROM-GLC10数据和土地利用变更数据进行了对比分析。结果表明：①研究区土地覆被分类的总体精度为97%，Kappa系数为0.96，分类精度较高；②基于10 m分辨率影像，综合使用形状、纹理、光谱信息对于道路的提取具有较好的效果，道路提取Kappa系数为0.84；③分类结果在面积和空间分布上都优于FROM-GLC10数据，与研究区实际土地变更数据保持较好的一致性。基于面向对象与规则的分类方法提取地物能够有效利用多种遥感影像特征，分类精度高，对于处理高分辨率遥感数据具有很好的优势。 相似文献
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机载多光谱LiDAR数据的地物分类方法 总被引：2，自引：1，他引：1
机载多光谱LiDAR系统能够快速地获取大范围地表面上地物光谱和几何数据,并能够保证所获取的光谱与空间几何数据在空间和时间上相对完整和一致性。支持向量机（SVM）是一种基于小样本的学习方法,它避开了从归纳到演绎的传统分类过程。因此,本文提出了基于SVM多光谱LiDAR数据的地物目标分类方法。该方法首先将多个独立波段的LiDAR数据融合为单一的、包含多个波段信息的点云数据,然后将融合后的点云内插为距离影像和多光谱影像,最后利用SVM进行多光谱LiDAR数据的地物覆盖分类。通过对加拿大Optech公司的Titan机载多光谱LiDAR数据的试验证明：相对于传统的单波段LiDAR数据,多光谱LiDAR数据可以获得较好的地物分类精度;比较试验发现SVM分类方法适用于多光谱LiDAR数据的地物分类。 相似文献
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基于自然间断点分级法的土地利用数据网格化分析 总被引：4，自引：0，他引：4
土地利用在自然资源统一管理中扮演着重要角色，面对不同区域和年份的数据，统一分析比对口径尤为重要，同时也应反映出相互之间的差异。本文以宜兴市2009年和2017年土地利用现状数据为数据源，首先使用统一的分类标准提取用地类型中的3大类，通过不同大小的单元划分尝试和结果分析，发现适用于该数据的网格尺度大小；然后基于自然间断点分级法进行分级范围划定，对宜兴市三类用地类型的分布和变化趋势进行综合分析，较为真实地反映了宜兴市用地情况；最后通过选用合适的空间尺度和分级范围划定方法，进而构建一个兼具操作性和科学性的土地利用数据网格化方法，为自然资源部门统筹管理和综合治理提供依据。 相似文献
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城镇地籍数据的有效分类与正确组织是地籍数据库规范建立和正常运行的前提条件。本文提出了基于地籍要素规则的分类方法，按照地籍数据的表达类型，描述了宗地背景图形数据、宗地图形数据、测量控制点数据、属性数据和档案数据的各个要素定义和编码规则。以成都市地籍数据库的建设为实例，根据各种来源的地籍数据分别开展了不同类型地籍数据的快速分类与入库工作。 相似文献