遥感影像测量技术在地理国情普查中的作用.docx
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1、遥感影像测量技术在地理国情普查中的作用摘要:遥感技术已经成为一项快速、准确地监测土地利用变化的重要手段,全国地理国情普查是一项重大的工程项目,在全国范围内,遥感影像在整个地理国情中占有很大的比重。关键词:遥感影像;地理国情;目视解译;人工解译;时效性地理国情主要是指地表自然和人文地理要素的空间分布、特征及互相关系,是基本国情的重要组成部分。开展全国地理国情普查,系统把握权威、客观、准确的地理信息,是制定和施行国家发展战略和规划、优化国土空间开发格局和各类资源配置的重要根据,是推进生态环境保护、建设资源节约型和环境友好型社会的重要支撑,是做好防灾减灾工作和急救保障服务的重要保障,也是相关行业开展
2、调查统计工作的重要数据基础。为了全面把握当前中国的地理情况和知足经济社会发展需要和生态文明建设,国务院决定开展20132015年国情第一次国家地理的调查。遥感图像信息提取技术能够很好的利用遥感图像中丰富的光谱、纹理、形状等信息,提取的结果更合适于提取地理国情信息。这种技术在地理条件监测中的应用,不仅能够提高地理国情普查的地理条件的速度,而且还能够减少工作量,大大提高普查的效率。广州市需完成覆盖行政区域范围内约7434m2地理国情普查数据采集,开展广州市地理国情调查是了解广州市城市化进程和社会经济发展中的基本矛盾及发展趋势的基本手段,是制定发展政策的重要支撑。通过全面获取多尺度、多时相的历史数据
3、资料、遥感影像、土地利用信息以及社会经济统计信息等普查成果资料,结合遥感、遥感影像等空间技术,对广州市发展经过中的地理国情特征进行动态监测与分析,包括:城市扩张动态监测分析和生态空间动态监测分析等两部分内容。1遥感影像的分类与信息提取方法1.1遥感影像的分类方法遥感图像信息提取是基于各种样本的内在类似性。遥感图像同一物体在一样的外部条件地形、照度、季节等上具有一样或相近的光谱特征、纹理特征和空间特征,进而表现出一样的某种固有的类似性。同一类的像素特征在同一特征空间区域内具有不同的光谱特征或纹理特征,并在不同的特征空间区域进行聚类。传统的图像分类方法主要针对中低分辨率图像的设计,由于低空间分辨率
4、的遥感图像本身就是混合像元的单像素。光谱分辨率和低空间分辨率遥感图像普遍较高,高分辨率遥感影像光谱特征相对不丰富,应采用自上而下的综合处理方法。高分辨率遥感影像通过建模能够从分割图像的光谱信息中获取空间特征、形状特征、纹理特征等信息。如图1简单的遥感影像图。1.2遥感影像的信息提取方法目视解译。视觉的解释是基于不同光谱特性的构造规律和发展规律的解释,各种类型的目的图像的纹理特征、几何成像原理和空间特征,通过分析图像中的物体的视觉识别土地类型的特征,进而提取特征信息。基于像素的分类方法是一种传统的计算机分类方法。它应用广泛,技术发展相对成熟。它主要包括监督分类和非监督分类:监督分类是自上而下的知
5、识驱动的方法,即先进行分类训练,即学习和分类第一。包括最小距离分类法、分类法和多级开窗法特性曲线、最大分类法;非监督分类是一种自下而上的数据驱动的方法,假设遥感图像类似的对象在一样条件下具有一样的光谱信息特征。非监督分类主要采用聚类分析方法,聚类是一组按类似性划分为若干类的像素,即“物以类聚。其目的是使尽可能小的同一类像素之间的距离,以及在不同的类的像素之间的距离尽可能大。非监督分类方法主要有层次聚类法和动态聚类法。面向对象分类方法。面向对象的遥感图像光谱特征的遥感分类技术,结合形态、特征尺寸、纹理、几何特征的位置和构造、目的对象和周围环境之间的关系和其他因素,根据适当的对象分类规则建立的特点
6、,完成图像信息提取,所以你能够充分利用图像信息,提高测量精度,有效地避免了传统的基于像素的分类方法发生信息丢失的现象,可以以有效地避免噪声的影响,采用适宜的分割尺度设置、噪声,以像素对象为特定对象,而不是分别提取分类,进而避免“椒盐现象。2面向对象分类方法的研究现状自上世纪90年代以来,面向对象的信息提取技术得到了飞速的发展,为了提取图像,用面向对象分类法,充分利用光谱、纹理和形状特征的图像对象的信息,获得了较高的分类精度;通过各种数据源收集k,在高分辨率遥感遥感影像为数据源,多尺度影像分割和面向对象的图像分析方法为主要技术,城市绿化覆盖信息的自动提取,到达绿色城市的库存。3几种遥感影像分类技
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- 遥感 影像 测量 技术 地理 国情 普查 中的 作用
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