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991.
鄱阳湖南矶湿地国家级自然保护区内时常有烧荒事件发生,这对保护区生物多样性和区域生态环境造成一定影响,快速、便捷、准确地获取烧荒地信息是该区域环境管理的紧迫需求。本文针对2012年1月初鄱阳湖南矶山湿地发生的烧荒事件,采用环境与灾害监测预报小卫星影像数据,以鄱阳湖南矶湿地国家级自然保护区所在的新建县为研究区。以面向对象的遥感影像分析方法,通过对影像的多尺度分割,根据影像的光谱信息、空间特征、纹理特征等,构建烧荒地提取的规则集,对影像中的烧荒地信息进行提取,并利用混淆矩阵对信息提取结果进行精度检验。精度检验结果表明,烧荒信息提取的总体精度为99.38%,Kappa系数为0.89,证明面向对象的遥感信息提取方法可以有效、快速地提取烧荒地信息,避免了传统方法中的椒盐状破碎图斑的现象。 相似文献
992.
利用SPOT-6影像提取新增建设用地的方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着我国城镇化进程的推进,新增建设用地占用耕地不可避免,特别是在城市郊区/近郊区。为加强土地管理,国土部门对土地利用进行年度变更调查监测与核查工作,重点监测各类新增建设用地。SPOT-6影像是一种投入使用时间不长的全新遥感数据源。本文基于SPOT-6影像,结合基期土地利用图,利用SEaTH算法,采用面向对象的方法,研究新增建设用地自动提取算法。首先提取基期的非建设用地图斑,在其约束下对SPOT-6影像进行多尺度分割,以分割得到的新图斑为基本单元,利用光谱、纹理等特征构建土地类型识别知识库,基于SEaTH算法来实现特征优选和特征阈值自动确定,并构建了模糊分类规则,最后将分类结果与基期土地利用数据叠加分析,获取新增建设用地。实验结果表明,应用SPOT-6影像与基期土地利用图,提取新增建设用地的精度达到88%,满足土地利用年度变更调查监测与核查的基本要求。 相似文献
993.
高分辨率遥感影像由于其具有较高的空间分辨率,可以使得我们获取更丰富的地物细节信息,从而提高地物类别判定的准确性。近年来,高分辨率遥感影像在城市规划设计中应用广泛,特别是二、三线城市,其面积并不是非常大,但是地物分布比较密集,这就使得我们要更准确地获取地物类别分布信息,从而为接下来的城市规划设计提供基础资料。本文就是利用高分辨率遥感影像进行地物类别的判定,并且依据判定结果对某地城市规划建设提供了宝贵意见。 相似文献
994.
利用遥感技术,使用eCognition软件的面向对象分类技术,对RAPIDEYE卫星影像进行分类识别,从而快速、准确的监测小麦种植面积,为冬小麦财政补贴提供数据和技术支持。以兖州市为例,行政区面积6.5019万hm2,小麦监测面积3.1715万hm2,小麦面积监测精度达到了90.5%。 相似文献
995.
为探究乡村聚落空间重构策略并助力乡村振兴,本文以德阳市罗江区为例,基于2018年高分一号(GF-1)遥感影像数据,利用面向对象方法提取聚落斑块信息,运用核密度估计法分析乡村聚落空间分布特征,并结合自然和社会经济因素构建聚落用地适宜性评价体系,对现有乡村聚落进行评价,最终提出差异化重构策略。结果表明:(1)罗江区乡村聚落分布呈现“一心多极圈层扩散”的特征。(2)聚落布局适宜性总体偏高,不同乡镇适宜性差异显著。(3)现有乡村聚落布局倾向于较高级别适宜区,适宜性较好的乡镇布局合理性越高。(4)根据不同的集聚和适宜性特征,将罗江区乡村聚落划分为集聚发展型、提升建设型、限制协调型、生态转化型4种类型,并探讨其差异化重构建议。 相似文献
996.
结合土地环境演变的空间、时间和属性特征,以"天—地—生"要素框架为研究模式,进行土地环境影响要素时空数据组织方法研究。基于"天—地—生"模式的土地环境要素时空数据模型表达了土地环境天、地、生要素的时空逻辑关系,反映了影响土地环境演变的多维要素之间的多层次关联关系,并能减少数据访问的复杂度,又确保地理实体对象中影响要素间的有机耦合作用。 相似文献
997.
高分辨率遥感影像分割方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。 相似文献
998.
高分一号多光谱遥感数据的面向对象分类 总被引:3,自引:0,他引:3
文章针对高分一号(GF-1)高分辨率遥感数据,提出了一种基于多特征的面向对象遥感图像分类算法:首先,对GF-1卫星数据进行分水岭分割,并利用仿射不变矩形状特征算子获得遥感图像的几何特征;其次,利用主成分分析和灰度共生矩阵获得遥感图像的纹理特征;然后,基于多特征数据进行均值漂移滤波,并利用自动标记分水岭分割方法实现遥感图像分割;最后,结合基于像元的最大似然监督分类结果做投票分类处理,从而实现面向像元与面向对象相结合的遥感数据分类.以高分一号遥感数据进行分类实验,结果表明:本文方法可有效地提高遥感图像分类精度. 相似文献
999.
1000.
面向对象分类技术在高分辨率遥感影像信息提取中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
应用高分辨率遥感数据进行矿山环境监测是近几年来矿山监测工作的一个发展趋势,信息提取技术是遥感数据应用中的关键。传统的像元分类方法只考虑了光谱信息,信息提取量少,分类精度低,难以满足高分辨率数据信息的提取。本文以IKONOS影像为数据源,利用面向对象分类新技术,探讨该技术在矿山高分辨遥感数据中的应用。最后运用kappa系数比较评价面向对象分类方法与传统的像元分类方法。研究表明,面向对象分类法比基于像元分类法精度更高,效果更好,具有较好的应用前景。 相似文献