基于多尺度分形特征的ETM+影像耕地提取

耕地是重要的农业资源,如何利用经济可行的遥感技术快速准确地提取耕地已成为研究的热点和难点。以北京密云县为研究区,建立了基于多尺度分形特征的ETM+遥感影像提取耕地的方法：将计算表面分形维的双层地毯法用于计算每一个像元的上分形信号和下分形信号,并对上分形信号和下分形信号进行耕地特征分析;选用下分形信号的第3尺度和第4尺度做差值处理进一步增强耕地信息,利用简单的图像分割提取出密云县耕地信息的空间分布;基于ArcGIS的空间分析利用密云县同期的土地利用现状图进行耕地信息提取精度评价。结果表明,全县耕地总面积精度达到91.0%,全县耕地点位匹配精度达71.8%;耕地中的旱地提取精度较差,而耕地中的水浇地和菜地提取精度较高,点位匹配精度可以达到86.6%。该方法可快速有效地提取出耕地信息,也可供以后耕地信息的相关研究参考。     

SPOT5遥感影像城郊耕地景观提取与廊道立地分析

城郊耕地立地受多种因素影响复杂多变,利用高分辨率遥感影像提取耕地及其廊道地类,并分析耕地与廊道地类间关系,对于耕地保护和基本农田划定具有重要意义。以北京市大兴区为例,对2004年和2007年SPOT5遥感影像,采用面向对象分类方法开展耕地与其他景观类型提取,包括交通运输用地、河流水面、水工建筑用地、农田水利用地、农田防护林地,并对道路提取宽度进行评价。采用景观生态学廊道的分析方法与GIS空间分析方法,分析4 a间5种廊道地类的数量变化和空间分布变化。借助目视解译评价分类总精度和Kappa系数都超过了90%,道路提取宽度在4～70 m之间;农田防护林地数量变化最为明显,呈零散分布状态,农业水利用地空间分布较为均匀,而交通运输用地中二级道路较大变化,主要分布在受城市化和工业化影响较大的研究区北部。研究表明：面向对象分类方法能够充分利用地类相关特征,提取过程即体现地类立地信息,多尺度分割能够实现在不同层次提取不同地类;廊道空间分布与耕地空间分布表现出一定的相关性,农田防护林地和农业水利用地分布密集的地区耕地流失的可能性较小,交通运输用地密度较高的地区也是耕地流失集中地区。