針對生態(tài)環(huán)境評估數(shù)據(jù)需求和GF-1影像地物空間結(jié)構(gòu)復(fù)雜的特點(diǎn),設(shè)計(jì)一種多尺度分割的地表覆蓋信息提取方法�；贕F-1衛(wèi)星PMS傳感器藍(lán)、綠、紅和全色波段數(shù)據(jù),綜合整體與類內(nèi)分割模式,按照相應(yīng)參數(shù),將影像分割成五個不同層次的實(shí)體對象。每個層次內(nèi),根據(jù)不同類型地物的光譜和紋理等影像特征,結(jié)合閾值條件構(gòu)建影像分類規(guī)則集,提取更多地表覆蓋信息。該方法具有較高的分類精度和提取效率,能夠?yàn)樯鷳B(tài)環(huán)境評估提供高質(zhì)量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。 

【文章來源】：內(nèi)蒙古煤炭經(jīng)濟(jì). 2020,(06)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

影像多尺度分割結(jié)果

在本方法中，根據(jù)影像特征構(gòu)建了五個尺度的影像分類層次體系。第一層，針對無遮擋大棚的提取，選擇Std Dev光譜特征的Green波段進(jìn)行閾值條件分割；第二層，影像中水體的NIR波段和Blue波段的反射率較低，可用其將非無遮擋大棚區(qū)“粗分類”為水體和非水體兩部分；第三層，由于河渠Length/Width較為明顯，數(shù)值較大，可作為將水體分為河渠和坑塘的條件，非水體部分根據(jù)NDVI指數(shù)繼續(xù)“細(xì)分類”為有植被覆蓋區(qū)和非植被覆蓋區(qū)；第四層，林地Mean中的Green波段光譜反射率較低，紋理熵信息較為豐富，可在植被區(qū)域內(nèi)首先提取林地，然后在非林地區(qū)域中利用草地的反射率較低、耕地的紋理較為規(guī)則的特點(diǎn)區(qū)分出草地和耕地，同時，在非植被區(qū)域內(nèi)提取非利用地和建設(shè)用地；第五層，根據(jù)有遮擋大棚無植被覆蓋、NDVI指數(shù)較小的特點(diǎn)，將其與農(nóng)田進(jìn)行區(qū)分，最后將其與無遮擋大棚統(tǒng)一歸并到大棚中，建設(shè)用地中的道路Length/Width較為明顯，可將其作為分類條件，對于居民點(diǎn)和工礦用地的提取可根據(jù)Mean中的max.diff光譜特征閾值進(jìn)行分類，最終完成地表覆蓋分類。影像分類層次及規(guī)則集構(gòu)建結(jié)果如圖2所示。3分類結(jié)果與精度評價

根據(jù)上述多尺度分割和分類方法，最終提取出林地、草地、河渠、坑塘、大棚、農(nóng)田、道路、工礦用地、居民點(diǎn)和未利用地十種類型要素，結(jié)果如圖3所示。從圖3中可以看出，研究區(qū)地表覆蓋分類結(jié)果整體較為完整，有效地避免了面向象元分類的“椒鹽效應(yīng)”。結(jié)合國產(chǎn)天地圖高清影像和GF-1影像隨機(jī)采集889個樣本點(diǎn)，利用混淆矩陣方法對分類精度進(jìn)行評價，結(jié)果如表5所示。其中，草地的分類精度最低，其用戶精度為76%；大棚和未利用地的分類精度相對高一些，生產(chǎn)者精度分別為82%和84%；林地、農(nóng)田、道路、居民點(diǎn)和工礦用地的分類精度較高，在84%與93%之間；分類精度最高的是河渠和坑塘，其生產(chǎn)者精度和用戶精度為94%、97%，所有樣本的總體精度高達(dá)91%,Kappa系數(shù)為0.893，該方法構(gòu)建的多層次分類規(guī)則集的分類精度較高，可以克服“同物異譜，同譜異物”現(xiàn)象，將蔬菜大棚與建設(shè)用地和農(nóng)田區(qū)分開，能夠滿足生態(tài)環(huán)境狀況評估的需求。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3353992