基于面向对象方法的露天煤矿用地类型提取优先级分析

发布时间：2018-10-31 19:25

【摘要】：高分辨率影像为矿产资源开发遥感监管提供了更为精确有效的数据。以霍林河露天煤矿区为研究区,应用高分一号卫星影像为主要数据源,在面向对象的影像分类基础上,探讨了露天煤矿区用地类型信息提取优先顺序对最终分类精度的影响。结果表明:露天煤矿区的用地类型信息提取中,采用优先提取采矿场和排土场等资源开发用地类型、而后提取其他非开发用地的优先级顺序的分类精度最高,其总体精度达到82%,Kappa系数达到0.78,可以为露天煤矿区的用地类型信息提取提供理论和方法支持。
[Abstract]:High resolution image provides more accurate and effective data for remote sensing supervision of mineral resources development. Taking Huolinhe opencast coal mine as the research area and using Gaofen 1 satellite image as the main data source, based on the object oriented image classification, this paper discusses the influence of the priority order of land type information extraction on the final classification accuracy in the open pit coal mine area. The results show that in the information extraction of land types in opencast coal mining area, the classification accuracy of the priority order of extracting other non-development land is the highest, such as mining site and dump, etc. The total accuracy of Kappa coefficient is 0.78, which can provide theoretical and methodological support for the information extraction of land types in open pit coal mining area.
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院;中国科学院地理科学与资源研究所资源利用与环境修复重点实验室;环境保护部卫星环境应用中心;
【基金】：国家自然科学青年基金项目(51309210) 高分辨率对地观测专项项目(Grant NO.30-Y30B13-9003-14/16,05-Y30B02-9001-13/15)
【分类号】：TP79

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本文编号：2303304