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1.
农田测绘与粮食安全密切相关,高效经济的农田测绘是中国政府部门重点关注的工作之一。农田田块是农田测绘的基本要素,从遥感影像中提取农田田块信息是当前研究的热点。然而,丘陵地区农田形状不规则、光谱特征不明显导致农田信息提取困难,该文通过研究最优的农田分割尺度来提高农田田块信息提取的精度。首先,利用各向异性扩散算子在由Sobel得到的梯度图上生成多尺度梯度影像。然后,通过信息熵差异分析得到有效尺度范围。其次,利用标记分水岭算法对农田梯度影像进行分割获得多尺度农田信息。最后,利用非监督的全局评价方法在已得的有效尺度范围内确定农田提取的最优尺度,同时确定最优的农田提取结果。对比试验结果表明,该文方法能够有效地提取丘陵地区的农田田块,精度可以达到73.06%,比Mean-shift方法提取的精度高22.48%。该研究可为中国农田测绘提供技术参考。  相似文献
2.
针对目前农田灌排系统识别研究中影像分辨率低、自动化程度不高的问题,该研究基于面向对象分类法,提出了一套从影像到农田灌排系统矢量输出的完整提取流程。研究利用KOMPSAT-2高分辨率遥感影像数据,以吉林省西部土地整理大安项目区作为试验区,使用自主研发的识别程序对土地整理区农田灌排系统进行了自动化识别提取,并与监督分类法、手动屏幕数字化作了对比分析。结果显示,基于面向对象分类的自动化提取方法在精度上与手动屏幕数字化相近,总体精度达到了89.64%,远高于监督分类法的识别精度;而且该方法所耗费的时间最少,操作过程不需人工干预,识别结果的稳定性也高于另外两种方法。研究表明,基于面向对象分类的自动化提取方法,是一种较理想的土地整理区农田灌排系统遥感监测手段,同时也为其他地物监测提供了一种有效的途径。  相似文献
3.
[目的]研究高寒河源区土地覆盖的精准分类方法,为地物分类提供参考,分类结果可为青海湖流域土地资源与生态环境监管提供数据支撑。[方法]运用高分辨率遥感影像,通过6种监督分类器(平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然、神经网络和支持向量机)对青海湖沙柳河流域的土地覆盖进行分类,最后通过最佳提取方法统计得出青海湖沙柳河流域土地覆被概况。[结果]支持向量机、神经网络和最大似然的分类精度较高,其总体分类精度均大于96%,Kappa系数均大于0.95,平行六面体的分类精度最低,误差较大。综合各种分类精度及分类图像局部细节,支持向量机分类效果最佳。通过解译可知沙柳河流域土地覆被以草地为主,占流域总面积的71.09%,裸地和湿地分别占流域总面积的16.26%和10.24%,水体、农田和建筑用地面积较小,共占流域总面积的2.41%。[结论]运用高分辨率遥感影像,通过支持向量机分类器可实现对青海湖沙柳河流域土地覆被的良好分类。整个流域植被覆盖度高,生态环境良好。  相似文献
4.
高分辨率遥感影像耕地分层提取方法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
随着城市化建设进程的加快,城郊耕地经常会被开发为建设用地,甚至还会遭受非法占用的危险,这极大威胁了中国粮食安全。该文针对高分辨率遥感影像城郊耕地特点,提出了一种多尺度分层的耕地提取方法。首先,基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)约束改进传统Harris角点检测方法得到建筑区概率密度图,并利用最大类间方差(Otsu algorithm,Otsu)分割去除复杂建筑区;然后,利用尺度选择工具(estimation of scale parameter,ESP)分析耕地占主导影像的多尺度分割结果,得到耕地较佳分割尺度并在该尺度下分割整幅影像;进而,利用形状、光谱信息初步检测出耕地对象,选择非建筑区的耕地与建筑区的非耕地样本,训练支持向量机模型并对不确定地物进行分类;最后,依据空间关系进一步判断图像对象,得到城郊耕地最终提取结果。试验结果表明,该方法能较高精度地从城郊区域的复杂背景中提取出不同类型、不同光谱的耕地目标。  相似文献
5.
以福建长汀县朱溪小流域为示范区,选取2011年和2014年两期亚米级高分辨率遥感影像为主要数据源,辅助降雨数据、1∶1万DEM、土壤数据等开展土壤侵蚀治理成效监测评估.通过高分辨遥感影像有效提取了小流域梯田、植被覆盖度、详细土地利用分布等结果,最后利用CSLE模型对朱溪小流域土壤侵蚀变化进行了定量评价.结果表明:朱溪小流域强度到剧烈土壤侵蚀面积从2011年的4.55%减少到2014年的1.93%.其中剧烈侵蚀从占流域面积0.44%减少到2014年的0.15%.2011-2014年3年间强度以上土壤侵蚀明显减少,土壤侵蚀治理措施取得了明显成效.研究认为,亚米级高分辨率遥感影像是土壤侵蚀治理成效监测评估的有效手段.  相似文献
6.
[目的]对泾河北洛河上游重点治理区土壤侵蚀潜在危险度进行评价,为该区土壤侵蚀研究提供参考.[方法]在GIS支持下,利用高分辨率遥感影像土地利用解译结果,采用中国土壤流失方程(CSLE)与抗蚀年限法相结合,同时利用土壤侵蚀潜在危险度指数(SEPDI)对不同坡度地区或地类土壤侵蚀潜在危险度的大小进行评价.[结果]利用CSLE定量计算得到陕西省吴起县的年均侵蚀模数为1 317.5 t/(km2·a),属轻度侵蚀,其土壤侵蚀潜在危险度也较小,以无险型和轻险型为主,平均SPEDI值为1.25.[结论]研究区内大于25°的坡度范围将是今后重点治理的区域;另外研究区内人为水土流失比较严重,建议适当减少工矿用地以及建筑用地的开挖量.  相似文献
7.
农用井等小地物识别是土地整理遥感监测的重要内容之一。针对目前相关系数模板匹配方法效率低的缺点,该文提出一种基于土地整理规划图约束下的灰度归一化相关系数模板匹配方法,对整理区农用井进行识别。选择北京市顺义区赵全营土地整理区2006年QuickBird遥感影像作为基础数据,以TITAN IMAGE二次开发平台作为算法实现环境进行试验。结果表明,该方法在选择合适的农用井模板影像和归一化相关系数阈值后,识别准确率可达88.8%,验证了该文提出的土地整理区农用井遥感识别算法的可行性,同时为土地整理区其他小地物识别提供了一种有效途径。  相似文献
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