| 高分辨率遥感影像耕地分层提取方法 |
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| 作者姓名： | 陈杰 陈铁桥 刘慧敏 梅小明 邵权斌 邓敏 |
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| 作者单位： | 1. 中南大学地球科学与信息物理学院地理信息系,长沙 410083;,1. 中南大学地球科学与信息物理学院地理信息系,长沙 410083; 2. 中国科学院西安光学精密机械研究所遥感与智能信息系统研究中心,西安 710119;,1. 中南大学地球科学与信息物理学院地理信息系,长沙 410083;,1. 中南大学地球科学与信息物理学院地理信息系,长沙 410083;,1. 中南大学地球科学与信息物理学院地理信息系,长沙 410083;,1. 中南大学地球科学与信息物理学院地理信息系,长沙 410083; |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划（973项目）（2012CB719906）;国家863计划主题项目（2012AA121301）;国家自然科学基金项目（41201428）;中科院光谱成像技术重点实验室开放基金（LSIT201406）;中国博士后科学基金项目（2012M511762）;测绘遥感信息工程国家重点试验室开放研究基金项目（13R01）;地理国情监测国家测绘地理信息局重点试验室开放研究基金项目（2013NGCM03）联合资助。 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 遥感 图像分割 支持向量机 角点 耕地 高分辨率遥感影像 |
| 收稿时间： | 2014-10-02 |
| 修稿时间： | 2014-12-28 |
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