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GF-1影像和OLI影像协同土地利用模糊分类方法研究
The Research on the Method of Combining Images of GF-1 and OLI for Fuzzy Classification of Land use

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张翠芬 1   帅爽 2   郝利娜 3 *   刘晰 4  
文摘 针对高分辨率遥感数据进行土地利用类型分类时出现的"同谱异物"现象,以及中分辨率遥感数据划分土地利用类型时受空间分辨率限制产生的"混合象元"问题,本文以高分一号数据(GF-1)和Landsat-8数据(OLI)为例,提出了一种协同利用高分辨率遥感数据和中分辨率遥感数据进行土地利用类型模糊分类的方法。首先,利用主成分变换的方法分别对GF-1纹理信息和OLI光谱信息进行压缩和增强,并将增强后的纹理信息和光谱信息进行特征协同;然后,根据各地物类型的光谱、纹理特征,对特征协同数据进行60、80、100共3个尺度的分割;最后,根据地物类型间的光谱特征和纹理特征的差异,构建各地物类型的模糊逻辑隶属度函数,实现对影像土地利用类型的模糊分类。实验结果表明,主成分变换的方法有效地将研究区GF-1和OLI数据的光谱、纹理信息压缩、增强,为面向对象分类中分类特征的选取提供了一种思路;同时,本文方法成功划分了研究区土地利用类型,并获得了较高分类精度,总体分类精度达到93.52%,对其它高空间分辨率与高光谱分辨率遥感数据协同分类研究具有一定借鉴意义。
其他语种文摘 In order to improve the phenomenon that different objects perform the same spectral characteristics in land use mapping of high spatial resolution data and the "mixed pixel" problem caused by lower spatial resolution in land use mapping of medium spatial resolution data, this study took GF-1 and OLI as a case and proposed a method of combining high spatial resolution data and medium spatial resolution data for fuzzy classification of land use. Firstly, texture information of GF-1 and spectral information of OLI were compressed and strengthened by principal component analysis(PCA), respectively. Compressed texture information of GF-1 and compressed spectral information of OLI were layer stacked. The combined data of three bands feature was received. Then, the feature combined data was segmented into three different levels of 60, 80, 100 based on texture and spectral characteristics of the different land use types in feature combined data. Finally, the fuzzy logic membership functions of the land use types were built based on texture and spectral difference of the different land use types. In this way, the fuzzy land use classification of the study area was carried out. Results shows that the PCA method compressed and strengthened GF-1 and OLI of study area effectively and the proposed method classified the land use of study area successfully receiving a high total accuracy of 93.52%. The method proposed in this paper offered a new idea for classification feature selecting in object-oriented classification and had some significance for other classification research of combining high spatial resolution data and high spectral resolution data.
来源 地球信息科学学报 ,2017,19(1):2-9 【核心库】
DOI 10.3724/SP.J.1047.2017.00002
关键词 高分一号 ; OLI ; 协同 ; 土地利用 ; 模糊分类
地址

1. 山东女子学院信息技术学院, 济南, 250002  

2. 湖北省国土测绘院, 武汉, 430010  

3. 国土资源部地学空间信息技术重点实验室, 国土资源部地学空间信息技术重点实验室, 成都, 610059  

4. 国家测绘地理信息局四川基础地理信息中心, 成都, 610093

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1560-8999
学科 测绘学
基金 山东省高等学校科技计划项目 ;  全国统计科学研究计划 ;  山东省自然科学基金 ;  山东高等学校科技计划项目
文献收藏号 CSCD:5898879

参考文献 共 22 共2页

1.  张新荣. 土地利用、覆被变化(LUCC)与环境变化关系研究进展. 生态环境学报,2014,23(12):2013-2021 CSCD被引 36 次    
2.  田波. ASTER数据在深圳东部滨海地区土地利用调查中的应用. 吉林大学学报(地球科学版),2008,38(1):121-128 CSCD被引 2 次    
3.  王婷婷. 基于Landsat 8卫星影像的北京地区土地覆盖分类. 中国图像图形学报,2015,20(9):1275-1284 CSCD被引 8 次    
4.  陈文倩. 基于高分一号影像的土地覆被分类方法初探. 干旱区地理,2016,39(1):182-189 CSCD被引 11 次    
5.  李芬. 资源三号卫星数据在土地利用遥感监测中的应用研究,2013 CSCD被引 5 次    
6.  宋军伟. 基于GF-1与Landsat-8影像的土地覆盖分类比较. 地理科学进展,2016,35(2):255-263 CSCD被引 26 次    
7.  杨朝斌. 高分辨率遥感影像在城市LUCC中的应用. 中国科学院大学学报,2016,33(3):289-297 CSCD被引 8 次    
8.  周成虎. 高分辨率卫星遥感影像地学计算,2009 CSCD被引 41 次    
9.  陈杰. 高分辨率遥感影像面向对象分类方法研究,2010 CSCD被引 15 次    
10.  Zhou W. An object-oriented approach for analysing and characterzing urban landscape at parcel level. International Journal of Remote sensing,2008,29(11):3119-3135 CSCD被引 12 次    
11.  马艳华. 高空间分辨率和高光谱分辨率遥感图像的融合. 红外,2003(10):11-16 CSCD被引 5 次    
12.  白穆. 高分辨率遥感图像分类方法在LUCC中的研究进展. 国土资源遥感,2010(1):19-23 CSCD被引 17 次    
13.  Feyisa G L. Automated Water Extraction Index: A new technique for surface water mapping using Landsat imagery. Remote Sensing of Environment,2014,140:23-35 CSCD被引 167 次    
14.  Ferretti A. Nonliear subsidence rate estimation using permanent scatterers in differential SAR interferometry. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2000,38(5):2202-2212 CSCD被引 368 次    
15.  Baraldi A. An Investigation on the Texture Characteristics Associated with Gray Level Co-occurrence Matrix Statistical Parameters. IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing,1995,32(2):293-303 CSCD被引 90 次    
16.  Liu G. Estimating spatiotemporal ground deformation with improved persistent scatterer radar interferometry. IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing,2009,49(9):3209-3219 CSCD被引 15 次    
17.  魏冠军. 基于主成份变换的多源遥感数据融合. 兰州交通大学学报(自然科学版),2005,24(3):57-60 CSCD被引 2 次    
18.  靳晓辉. 综合纹理与光谱的土地利用模糊分类. 测绘科学,2016,41(2):49-52 CSCD被引 2 次    
19.  郝利娜. 矿山环境效应遥感研究--以湖北省重点矿集区为例,2013 CSCD被引 1 次    
20.  王露. 面向对象的高分辨率遥感影像多尺度分割参数及分类研究,2014 CSCD被引 7 次    
引证文献 2 篇

1 关舒婧 华南地区典型种植园地遥感分类研究 地球信息科学学报,2017,19(11):1538-1546
CSCD被引 3 次

2 张永 基于遥感分析20年来民勤绿洲防护林带植被变化研究 草业学报,2018,27(7):14-24
CSCD被引 5 次

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论文科学数据集

1. 中国核心生态区类型及土地利用数据集

2. 西安城市边缘区土地利用数据集（2015）

3. 龙溪河流域泥石流及其土地利用背景数据集（2011）

数据来源：
国家对地观测科学数据中心
PlumX Metrics
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