[发明专利]利用面向对象的分类方法对中等分辨率遥感图像进行红树林制图的方法无效

专利信息
申请号: 201210490574.2 申请日: 2012-11-27
公开(公告)号: CN103000077A 公开(公告)日: 2013-03-27
发明(设计)人: 贾明明;刘殿伟;王宗明;任春颖;董张玉 申请(专利权)人: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
主分类号: G09B29/00 分类号: G09B29/00
代理公司: 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 代理人: 王艳萍
地址: 150081 黑龙*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要:
搜索关键词: 利用 面向 对象 分类 方法 中等 分辨率 遥感 图像 进行 红树林 制图
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种红树林制图的方法。

背景技术

红树林具有极大的经济、社会、生态价值,它能够防风护堤,稳固海岸线,净化水质,为当地居民提供重要的森林产品与社会服务,在维持海洋生物多样性、发展生态旅游、开展科学研究、维持海岸带生态平衡以及减灾等方面起着特别重要的作用,是大自然赐予人类的宝贵财富。因此,快速准确的制作红树林专题地图对有效加强红树林湿地保护管理和生态恢复意义重大。然而,红树林分布于地势开阔平坦的潮间带浅滩,实地调查方法难以进行,常规手段进行准确定位和描绘费时费力,且周期长,时效性差。

中等分辨率遥感图像(Landsat)是1972年以来美国航空航天局(NASA)发射升空的一系列陆地资源卫星。Landsat5搭载的传感器TM,含有7个波段(0.45~0.53μm,0.52~0.60μm,0.63~0.69μm,0.76~0.90μm,1.55~1.75μm,10.40~12.50μm,2.08~2.35μm),轨道高度705km,空间分辨率30m,重访周期16天,已被证实非常适合于沿海地区的红树林空间信息提取研究。

发明内容

本发明是要解决目前常规手段进行红树林制图定位和描绘费时费力,时效性差,提取红树林漏分和误分现象严重的问题,提供利用面向对象的分类方法对中等分辨率遥感图像进行红树林制图的方法。

本发明利用面向对象的分类方法对中等分辨率遥感图像进行红树林制图的方法,按以下步骤进行:

步骤一:对中等分辨率遥感图像Landsat TM数据进行正射纠正和几何精纠正,获得配准后的Landsat TM影像;

步骤二:对步骤一中得到的配准后的Landsat TM影像进行多层多尺度分割,得到一系列分割单元,每个分割单元由空间上相邻、同质性达到80%以上的像元组成,将每个分割单元作为一个对象;

步骤三:利用易康软件提取步骤二所得到的每个对象的纹理特征和拓扑特征,并且利用植被指数公式和地表湿度指数公式,计算每个对象的归一化植被指数和地表湿度指数,所述拓扑特征为对象与水体的距离;

步骤四:将归一化植被指数小于0.5的对象确定为非植被对象,从步骤一中得到的配准后的Landsat TM影像中去除归一化植被指数小于0.5的对象,获得植被对象;

步骤五:利用地表湿度指数、纹理特征和拓扑特征从步骤四获得的植被对象中提取红树林对象;

步骤六:导出红树林对象,生成红树林矢量;

步骤七:在ArcGIS软件中制作红树林专题地图。

面向对象的遥感图像解译方法是相对于传统遥感影像处理软件主要针对单个像元的解译算法而言的。该方法在分类时不仅考虑地物的光谱特征,还主要利用其几何特征和结构特征,图像中的最小单元不再是单个的像元,而是一个个对象。该方法突破了传统遥感影像分类方法以像元为基本分类和处理单元的局限性,以含有更多语义信息的多个相邻像元组成的对象为处理单元,可以实现较高层次的遥感图像分类和目标地物提取。该方法是基于认知模型的遥感信息提取方法,更贴近人类的认知过程。利用遥感技术进行红树林湿地的监测,不仅可以节省时间、人力、财力和物力,还可以进行快速而准确的制图。

本发明将面向对象的遥感图像分类方法应用于沿海地区红树林湿地的提取中,将独立的像元合并成为同质的对象,提取红树林信息的过程中不仅利用光谱特征,还利用了对于区分红树林与非红树林十分重要的纹理特征和拓扑特征,逐步得到红树林空间分布信息。所得分类结果精度高,且具有明确的地理意义。本发明克服了传统分类技术提取红树林漏分和误分现象严重的困难,同时也解决了分类得到的红树林空间信息存在“椒盐现象”、“飞地现象”,不具有明确地理意义等问题。本发明对中低分辨率遥感影像提取红树林具有实践意义。本发明将红树林湿地的提取过程流程化,加快了分类速度,提高了分类效率。

具体实施方式

本发明技术方案不局限于以下所列举具体实施方式,还包括各具体实施方式间的任意组合。

具体实施方式一:本实施方式利用面向对象的分类方法对中等分辨率遥感图像进行红树林制图的方法,按以下步骤进行:

步骤一:对中等分辨率遥感图像Landsat TM数据进行正射纠正和几何精纠正,获得配准后的Landsat TM影像;

步骤二:对步骤一中得到的配准后的Landsat TM影像进行多层多尺度分割,得到一系列分割单元,每个分割单元由空间上相邻、同质性达到80%以上的像元组成,将每个分割单元作为一个对象;

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