影像分割的城市不透水面信息提取

发布时间：2018-11-27 08:45

【摘要】：针对线性光谱混合分解在端元选取中的不足,该文提出了结合影像分割的线性光谱混合分解不透水面估算模型。选取植被、高反射率、低反射率、土壤4种端元,利用线性光谱混合分解和结合影像分割的线性光谱混合分解两种模型,以2010年的TM5遥感影像为数据源对哈尔滨市主城区的不透水面进行估算,并对两种模型进行了对比分析。研究结果表明:线性光谱混合分解和结合影像分割的线性光谱混合分解的平均绝对误差分别为19.84%和14.76%,说明结合影像分割的线性光谱混合分解模型比线性光谱混合分解方法的估算精度高。
[Abstract]:Aiming at the deficiency of linear spectral mixing decomposition in the selection of endcomponents, this paper presents an estimation model of impermeable surface of linear spectral mixing decomposition combined with image segmentation. Two models of vegetation, high reflectivity, low reflectivity and soil are selected. The models are linear spectral mixed decomposition and linear spectral mixed decomposition combined with image segmentation. Based on the TM5 remote sensing images in 2010, the impermeable surface of the main urban area of Harbin was estimated, and the two models were compared and analyzed. The results show that the average absolute errors of linear spectral mixing decomposition and image segmentation are 19.84% and 14.76%, respectively. It shows that the linear spectral mixed decomposition model combined with image segmentation is more accurate than the linear spectral mixed decomposition method.
【作者单位】： 黑龙江省普通高等学校/地理环境遥感监测重点实验室;哈尔滨师范大学地理科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41171322) 黑龙江省自然基金项目(ZD201308,D201407) 哈尔滨师范大学博士创新基金项目(HSDBSCX2014-02)
【分类号】：P237

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本文编号：2360104