河南省信阳市浉河区自然资源智能化信息提取技术方法研究
发布时间：2021-11-29 01:03
基于"简译"图像处理软件,利用北京二号卫星遥感数据,采用"面向对象+深度学习"的方式,在河南省信阳市浉河区约200 km2试验区对林地、水稻田、茶园、水体、建设用地等进行了智能化信息提取和准确的自动化分类。林地、茶园和水稻田采用比值植被指数,结合边界指数阈值特征值实时筛选等方法进行智能化分类,水体采用绿光波段与近红外波段的归一化比值指数进行智能化提取,建设用地利用第1波段的标准差作为特征值进行提取。试验区各地类信息智能化提取结果经实地调查验证准确率达90%以上,相较传统人工方法工作效率提高了19倍。实验研究表明,"简译"图像处理软件技术方法可靠,解译精度高,效果事半功倍,社会经济效益显著,在自然资源及环境智能化遥感解译中有比较好的推广应用价值。
【文章来源】：国土资源遥感. 2020,32(04)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
浉河区北京二号B3(R),B2(G),B1(B)合成影像及试验区位置
本次工作采用2015年7月11日在印度成功发射的北京二号卫星数据，由3个可见光和1个近红外波段组成，全色波段空间分辨率为0.8 m，多光谱波段空间分辨率为3.2 m。影像波段组合为B3(R),B2(G),B1(B)，时相为2016年7月。试验区地表主要地物类型有林地、水稻田、茶园、水体和建设用地等，在北京二号B3(R),B2(G),B1(B)合成影像上呈现不同的特征(图2)。林地分布广泛，主要在山地发育，平原呈不规则片状分布，色调呈深绿色，颗粒感明显(图2(a));水稻田主要分布于董家河镇西北部河口村以北的平原地区，颜色为浅绿、黄绿色调，呈不规则的方格状，周围坑塘发育(图2(b));茶园主要位于董家河镇以南地区，分布于丘陵、低山道路两旁或坡地，呈绿色调，块状梯田特征明显(图2(c));水体分布广泛，除较大水库外，一般以呈各种蓝、黑色调的坑塘形式出现(图2(d))。建设用地主要是村镇居民区建筑物和道路，色调总体较浅，一般呈灰色、灰白色，有时因屋顶颜色不同而呈蓝色、红色等，分布在低洼区，呈条、块状，前后有道路相连。
“简译”软件采用面向对象+深度学习的方式，通过将2种方法的优势进行结合，从而更加准确地自动化分类。主要技术流程如图3所示。1)加载原始数据，按照默认分割尺度对影像进行多尺度分割。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于GF-1 WFV数据森林叶面积指数估算[J]. 李晓彤,覃先林,刘树超,孙桂芬,刘倩. 国土资源遥感. 2019(03)
[2]中国高分辨率对地观测系统重大专项建设进展[J]. 童旭东. 遥感学报. 2016(05)
[3]高分辨率对地观测的若干前沿科学问题[J]. 李德仁,童庆禧,李荣兴,龚健雅,张良培. 中国科学:地球科学. 2012(06)
[4]基于归一化指数分析的居民地遥感信息提取[J]. 陈洁丽,刘永学,李满春,申成磊,张栋,蔡文婷. 测绘科学. 2010(02)
[5]高分辨率遥感影像特征分割及算法评价分析[J]. 明冬萍,骆剑承,周成虎,王晶. 地球信息科学. 2006(01)
[6]高分辨率影像解译理论与应用方法中的一些研究问题[J]. 宫鹏,黎夏,徐冰. 遥感学报. 2006(01)
[7]高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究[J]. 明冬萍,骆剑承,沈占锋,汪闽,盛昊. 测绘科学. 2005(03)
[8]一种利用TM图像自动提取城镇用地信息的有效方法[J]. 查勇,倪绍祥,杨山. 遥感学报. 2003(01)
博士论文
[1]高分辨率遥感影像面向对象分类方法研究[D]. 陈杰.中南大学 2010
[2]高分辨率遥感图像分类技术研究[D]. 陈忠.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2006
本文编号：3525519
【文章来源】：国土资源遥感. 2020,32(04)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
浉河区北京二号B3(R),B2(G),B1(B)合成影像及试验区位置
本次工作采用2015年7月11日在印度成功发射的北京二号卫星数据，由3个可见光和1个近红外波段组成，全色波段空间分辨率为0.8 m，多光谱波段空间分辨率为3.2 m。影像波段组合为B3(R),B2(G),B1(B)，时相为2016年7月。试验区地表主要地物类型有林地、水稻田、茶园、水体和建设用地等，在北京二号B3(R),B2(G),B1(B)合成影像上呈现不同的特征(图2)。林地分布广泛，主要在山地发育，平原呈不规则片状分布，色调呈深绿色，颗粒感明显(图2(a));水稻田主要分布于董家河镇西北部河口村以北的平原地区，颜色为浅绿、黄绿色调，呈不规则的方格状，周围坑塘发育(图2(b));茶园主要位于董家河镇以南地区，分布于丘陵、低山道路两旁或坡地，呈绿色调，块状梯田特征明显(图2(c));水体分布广泛，除较大水库外，一般以呈各种蓝、黑色调的坑塘形式出现(图2(d))。建设用地主要是村镇居民区建筑物和道路，色调总体较浅，一般呈灰色、灰白色，有时因屋顶颜色不同而呈蓝色、红色等，分布在低洼区，呈条、块状，前后有道路相连。
“简译”软件采用面向对象+深度学习的方式，通过将2种方法的优势进行结合，从而更加准确地自动化分类。主要技术流程如图3所示。1)加载原始数据，按照默认分割尺度对影像进行多尺度分割。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于GF-1 WFV数据森林叶面积指数估算[J]. 李晓彤,覃先林,刘树超,孙桂芬,刘倩. 国土资源遥感. 2019(03)
[2]中国高分辨率对地观测系统重大专项建设进展[J]. 童旭东. 遥感学报. 2016(05)
[3]高分辨率对地观测的若干前沿科学问题[J]. 李德仁,童庆禧,李荣兴,龚健雅,张良培. 中国科学:地球科学. 2012(06)
[4]基于归一化指数分析的居民地遥感信息提取[J]. 陈洁丽,刘永学,李满春,申成磊,张栋,蔡文婷. 测绘科学. 2010(02)
[5]高分辨率遥感影像特征分割及算法评价分析[J]. 明冬萍,骆剑承,周成虎,王晶. 地球信息科学. 2006(01)
[6]高分辨率影像解译理论与应用方法中的一些研究问题[J]. 宫鹏,黎夏,徐冰. 遥感学报. 2006(01)
[7]高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究[J]. 明冬萍,骆剑承,沈占锋,汪闽,盛昊. 测绘科学. 2005(03)
[8]一种利用TM图像自动提取城镇用地信息的有效方法[J]. 查勇,倪绍祥,杨山. 遥感学报. 2003(01)
博士论文
[1]高分辨率遥感影像面向对象分类方法研究[D]. 陈杰.中南大学 2010
[2]高分辨率遥感图像分类技术研究[D]. 陈忠.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2006
本文编号：3525519
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/gongchengguanli/3525519.html
