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面向?qū)ο蠓指钆c混合像元分解相結(jié)合提取沙化土地信息

發(fā)布時間:2024-05-10 21:15
  以甘肅省民勤縣作為研究區(qū)域,使用了3景Landsat 8 OLI數(shù)據(jù)進行民勤縣沙地信息的提取,提出了一種混合像元分解(FCLSU)和面向?qū)ο髨D像分割技術(shù)相結(jié)合的新方法。該方法不僅實現(xiàn)了沙地、鹽堿地和裸土的分類識別,還實現(xiàn)了流動沙地、半固定沙地和固定沙地的定量區(qū)分,新方法總體沙地分類精度為87.23%,高于面向?qū)ο髨D像分類的84.82%,在沙地定量劃分中新方法有著更為明顯的優(yōu)勢。

【文章頁數(shù)】:7 頁

【部分圖文】:

圖1研究區(qū)及采樣點位置示意圖

圖1研究區(qū)及采樣點位置示意圖

遙感數(shù)據(jù)為3景覆蓋研究區(qū)的Landsat8OLI無云影像,1景成像于2014年8月18日,2景成像于2014年8月27日。預(yù)處理包括波段合成、大氣輻射校正、幾何校正、圖像的拼接和剪切等(圖1)。同時,2014年8月11—31日調(diào)查了170個植被和土地利用樣地點的數(shù)據(jù);并利用A....


圖2民勤縣內(nèi)主要的植被和土地類型的光譜曲線

圖2民勤縣內(nèi)主要的植被和土地類型的光譜曲線

遙感圖像分割算法主要有三類[23],即閾值化分割法、邊緣分割法和區(qū)域分割法。為了提高遙感圖像分割的質(zhì)量和自動化程度,前人探索了多尺度分割、函數(shù)插值等多種方法[24-27],但實際應(yīng)用中由于分割影像和地類差異,很難找到一種自動計算分割參數(shù)的切實可行方法。本文選取多尺度分割算法對La....


圖3FCLSU分解各分量

圖3FCLSU分解各分量

民勤縣地處干旱地區(qū),地類比較復(fù)雜,沙地和鹽堿地、裸土地,流動沙地、半固定沙地和固定沙地難以區(qū)分,應(yīng)用傳統(tǒng)的分類方法只能做到定性劃分,由于分類樣本選取的不確定性,很難做到準(zhǔn)確的分類結(jié)果。本文將選用混合像元分解和面向?qū)ο蠖噙呅畏指钕嘟Y(jié)合的方法,實現(xiàn)沙化土地類型的定量區(qū)劃。首先,在多尺....


圖4FCLSU+圖像分割沙地定量分類原理

圖4FCLSU+圖像分割沙地定量分類原理

為了比較新方法對沙地信息提取效果,我們做了面向?qū)ο蠛突旌舷裨纸饨Y(jié)合圖像分割兩種分類,最終的分類結(jié)果見圖6。同時,利用外業(yè)調(diào)查的數(shù)據(jù)對分類結(jié)果進行精度驗證(表2),可以看到面向?qū)ο髨D像分類總體精度在84.86%,Kappa系數(shù)0.82,而新方法總體精度在86.60%,Kappa系....



本文編號:3969028

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