首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于色彩和纹理特征的建设用地遥感专题信息自动提取方法
引用本文:俞春娜,俞伟斌,谭永忠. 基于色彩和纹理特征的建设用地遥感专题信息自动提取方法[J]. 西南大学学报(自然科学版), 2012, 34(1): 106-110
作者姓名:俞春娜  俞伟斌  谭永忠
作者单位:浙江大学城市与区域发展研究所;浙江大学空间信息技术研究所;浙江大学土地资源管理系
基金项目:国土资源部公益性行业专项经费项目(200811090);浙江大学城市与区域发展研究所2010重点资助项目
摘    要:提出了一种基于航空影像的建设用地信息自动提取方法.针对航空影像光谱信息少,色彩信息和纹理信息丰富的特点,该方法首先采用HSV色彩变换和纹理分析手段充分挖掘影像中所包含的色彩信息与纹理信息,在此基础上采用多特征阈值分割技术将色彩信息与纹理信息有机结合进行建设用地信息提取,并使用邻域分析方法对提取结果进行修正.通过对研究区域航空影像的处理,结果表明,该方法提取精度较高,且易于实现.

关 键 词:土地利用  建设用地  航空影像  HSV变换  纹理分析

Approach of Extracting RS Thematic Information of Construction Land Based on the Features of Color and Texture
YU Chun-na,YU Wei-bin,TAN Yong-zhong. Approach of Extracting RS Thematic Information of Construction Land Based on the Features of Color and Texture[J]. Journal of southwest university (Natural science edition), 2012, 34(1): 106-110
Authors:YU Chun-na  YU Wei-bin  TAN Yong-zhong
Affiliation:1.Urban and Regional Development Institute of Zhejiang University,Hangzhou 310027,China;2.Spatial Information Technology Institute of Zhejiang University,Hangzhou 310027,China;3.Department of Land Resources Management of Zhejiang University,Hangzhou 310027,China
Abstract:This paper proposes an automatic method for extraction of construction land information from aerial images.Taking into consideration the fact that aerial images are characterized by inadequate spectral information and rich color information and texture information,this method adopts HSV transformation and texture analysis to sufficiently mine the color and texture information in the aerial images,and then uses the multi-feature threshold segmentation technology to combine color information and texture information for construction land information extraction.Finally it uses neighbor analysis to amend the results.Through practical projects in image processing,the result shows that the method has high extraction precision and is easy to implement.
Keywords:land use  construction land  aerial image  HSV transformation  texture analysis
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《西南大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《西南大学学报(自然科学版)》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号