文档介绍：第卷第期地理与地理信息科学
27 6
年月
2011 11 Geography and Geo-Information Science November 2011
基于卫星数据的土地利用分类规则集研究
QuickBird
曹雨田, 闫冬梅张丽何挺
12, 1, 1, 3
中国科学院数字地球重点实验室中国科学院对地观测与数字地球科学中心北京
(1. , , 100094;
中国科学院研究生院北京国土资源部土地利用重点实验室北京
2. , 100049;3. , 100035)
摘要:以天津滨海新区为实验区,研究面向对象技术的高分辨率遥感影像土地利用分类规则集。针对耕地、草地、
水域、建设用地、交通运输用地、空闲地的特征差异,综合多尺度的分割特征,尝试不同的分割尺度,最终选定两个
最优分割层次即大尺度层次分割尺度为和小尺度层次分割尺度为采用有效的特征参数包括自定
, ( 400) ( 240)。,
义的特征增强参数参数色度放大函数以及最大差异特征参数面积参数不对称性参数标准差参数确
(NDVI 、) 、、、,
定各特征的隶属度函数,最终建立分类规则集;应用该分类规则集,通过图层间信息的传递与合并,对实验区的
遥感影像进行土地利用分类精度达有效避免了椒盐现象实验证明了面向对象的遥
QuickBird(QB) , %, “”。
感影像分类方法可充分利用高分辨率影像丰富的信息,有效地提高分类精度。
关键词面向对象土地利用分类规则集
: ; ; ;QuickBird
中图分类号文献标识码文章编号
:TP753;F301 :A :1672-0504(2011)06-0028-04
的大范围区域建立全面的分类规则集的研究较少
引言。
0 本研究选用年月日的天津滨海新区
2008 10 6
针对我国绝大多数区域地块呈现图斑破碎图遥感影像图图像区域大小为
、 QB ( 1), 12km×12
斑面积小且形状复杂地类混合交叉的特征有蓝光绿光红光近红
、,Quick- km, (Blue)、(Green)、(Red)、
等米级高分辨率遥感数据可明外个多光谱波段空间分辨率为一
Bird(QB)、IKONOS (Nir)4 , ;
显提高土地利用分类精度面向对象的分类方法以个全色波段空间分辨率为根据研
。(PAN), 。
遥感影像对象为基本处理单元在分类时不仅依靠
, 究区复杂的地物情况,将研究区地物分为耕地、草
影像的光谱特征更多的是利用其几何信息和结构地水域建设用地交通运输用地空闲地类在
, 、、、、 6 。
信息被广泛应用于高分辨率遥感地物信息提取中
, , 遥感影像地物认知过程的基础上,反向剖析其潜在
通过建立地物对象的特征规则集实现遥感影像的的类别判定规则构建基于影像的面向对象自
, , QB
分类[ ,]
12 。动分类规则集。
规则集的建立是面向对象分类的关键技术,许
多研究已针对不同遥感数据源和实验区对规则集的
建立方法进行了探讨如陈云浩等[]利用影
。 3 Aster
像在北京城区进行实验,探讨了面向对象分类策略、
分类规则的