山东省高等学校科技计划项目(J12LN42)
- 作品数：4 被引量：28H指数：4
- 相关作者：张翠芬郝利娜刘晰李缨王少军更多>>
- 相关机构：山东女子学院成都理工大学湖北省国土测绘院更多>>
- 发文基金：山东省高等学校科技计划项目山东省自然科学基金全国统计科学研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球农业科学更多>>
- GF-1影像和OLI影像协同土地利用模糊分类方法研究被引量：6
- 2017年
- 针对高分辨率遥感数据进行土地利用类型分类时出现的"同谱异物"现象,以及中分辨率遥感数据划分土地利用类型时受空间分辨率限制产生的"混合象元"问题,本文以高分一号数据(GF-1)和Landsat-8数据(OLI)为例,提出了一种协同利用高分辨率遥感数据和中分辨率遥感数据进行土地利用类型模糊分类的方法。首先,利用主成分变换的方法分别对GF-1纹理信息和OLI光谱信息进行压缩和增强,并将增强后的纹理信息和光谱信息进行特征协同;然后,根据各地物类型的光谱、纹理特征,对特征协同数据进行60、80、100共3个尺度的分割;最后,根据地物类型间的光谱特征和纹理特征的差异,构建各地物类型的模糊逻辑隶属度函数,实现对影像土地利用类型的模糊分类。实验结果表明,主成分变换的方法有效地将研究区GF-1和OLI数据的光谱、纹理信息压缩、增强,为面向对象分类中分类特征的选取提供了一种思路;同时,本文方法成功划分了研究区土地利用类型,并获得了较高分类精度,总体分类精度达到93.52%,对其它高空间分辨率与高光谱分辨率遥感数据协同分类研究具有一定借鉴意义。
- 张翠芬帅爽郝利娜刘晰
- 关键词：土地利用
- 威海市近海水产养殖信息提取方法研究被引量：10
- 2017年
- 单独利用遥感影像光谱信息进行近海水产养殖信息提取时,养殖水体与自然水体易混淆,而单独利用遥感影像纹理信息提取近海水域水产养殖信息时,单一大块养殖水体与自然水体又难以区分。针对上述问题,利用OLI影像数据,提出了一种综合遥感影像光谱与纹理信息进行水产养殖信息提取的方法。首先,在对研究区养殖水体类型进行光谱特征分析的基础上,采用主成分变换方法,对OLI影像光谱信息进行压缩、挖掘和选取;其次,分析灰度共生矩阵窗口尺寸和纹理特征统计量对研究区水产养殖区域的区分能力,完成纹理特征的选取,并将选取的纹理信息和光谱信息进行特征协同;最后,对特征协同数据进行多尺度分割,根据各水体类型间的光谱特征和纹理特征的差异,构建研究区3种养殖水体的模糊逻辑隶属度函数,实现对研究区水产养殖信息的自动提取。研究结果表明,该方法能较好地提取研究区水产养殖信息,总体分类精度达到97.93%。
- 李缨张翠芬帅爽刘晰郝利娜
- 关键词：光谱纹理水产养殖信息提取近海水域
- 多源遥感数据图谱协同岩石单元分类方法被引量：7
- 2020年
- 岩石单元的结构、构造、差异风化和出露状况在遥感图像上综合表现为图形纹理特征即"图"标志,其矿物成分和组合则表现为光谱特征即"谱"标志.传统遥感岩石单元分类以利用其光谱特征为主,图形纹理特征为辅,因此分类精度有限.以新疆维吾尔自治区与甘肃省交界的北山西段为研究区,开展岩石单元图形指数和光谱指数协同分类方法研究.基于Worldview-2全色图像构建的图形指数,能够量化岩石单元的层理、构造、展布形态和微地貌等特征,包括0°和45°定向滤波图像及灰度共生矩阵计算出的同质性和异质性特征图像、熵特征图像;光谱指数基于Worldview-2多光谱图像和ASTER(Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer)短波红外波段图像利用比值、和-差方法构建.多源遥感图像构建的光谱指数其光谱波段涵盖可见光-近红外及短波红外,包括RI(Ratio index)ASTER、SI(Spectral index)ASTER、SIWorldview-2.采用面向对象方法对建立的图谱指数进行多尺度分割,依据不同岩石单元出露规模建立适宜的分割尺度,利用光谱指数自动提取相应岩石信息,实现岩石单元自动分类.结果表明,实验区基于图谱协同方法共划分出17类岩石单元,总体精度达到83.62%,而单独利用Worldview-2和ASTER图像,仅划分出13类和14类岩石单元.提出的图谱协同岩石分类方法可为我国西部高海拔深切割无人区地质调查及找矿工作提供新思路和遥感技术支撑.
- 张翠芬郝利娜王少军杨玉龙
- 关键词：光谱指数遥感地质
- 山东省寿光市滨海地区盐田信息提取方法研究被引量：5
- 2013年
- 山东省寿光市滨海地区盐田水体因含盐度高,其光谱特征与海域水体及其他地物差异大,光谱特征显著;盐田系人为建造,排列整齐、几何特征明显,遥感影像上表现为纹理特征显著(棋盘状纹理、条纹状纹理),纹理指标可计算性强。首先采用缨帽变换方法增强光谱信息,采用定向滤波及灰度共生矩阵方法增强纹理信息;其次基于增强的光谱与纹理信息,采用以面向应用为目的的感兴趣地物提取方法对研究区TM图像进行分类,将分类结果与仅依据纯光谱及仅依据纯纹理分类结果相对比,分类总体精度分别为90.8985%、84.9102%和60.4017%。结果表明:以面向应用为目的的感兴趣地物提取方法分类精度最高。
- 郝利娜张志张翠芬
- 关键词：光谱特征纹理特征缨帽变换灰度共生矩阵
