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基于高分辨率遥感影像的耕地信息快速提取
方法研究
作者:孙家波张晓艳牛鲁燕刘延忠刘炳福张维战来源:《山东农业科学》2018年第03期
摘要:本研究以北京市昌平区作为研究区域,基于25m空间分辨率的SPOT5遥感影像,同时利用SEaTH算法和CART决策树两种分类方法,在自动获取分类规则的基础上,实现了对耕地信息的快速提取。结果表明,两种分类方法的总体精度均在90以上,KAPPA系数均能达到080;SEaTH算法与CART决策树相比,在从高分辨率遥感影像中快速提取耕地专题信息时,耕地的漏分现象得到明显改善,且分类的稳定性更好。
关键词:高分辨率遥感影像;耕地;信息提取;面向对象影像分析
中图分类号:S127文献标识号:A文章编号:10014942(2018)02013206
AbstractI
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KeywordsHighresolutio
remotelyse
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耕地的量和质量关系着我国的粮食安全。随着社会经济发展和城镇化进程的加剧,非法占用耕地的现象随处可见,耕地面积逐渐减少。为了有效保护耕地资源,国土资源部先后提出了“保持耕地总量动态平衡”和“严守20亿亩耕地红线”等目标,并于2014年下发了《关于强化管控落实最严格耕地保护制度的通知》,提出了新形势下耕地保护的新目标、新要求和新举措。耕地数量及分布信息的获取是实现耕地保护的前提,也能够为耕地动态监测、耕地地力调查与评价、基本农田划定等提供数据支持。
遥感技术能够从广域和局域的空间尺度客观地获取耕地信息,基于遥感影像的耕地信息提取一直以来也是研究的热点。随着遥感技术的发展和国内外高分辨率卫星的发射,目前高分辨率影像在测绘制图、交通建设、资源环境、灾害监测和国土管理等领域已得到广泛应用。高分辨率影像能够清晰、准确地表达地物的边界、形状、表面纹理、内部结构和空间关系,因此能够充分利用影像信息进行耕地信息提取,提取的结果从数量和空间分布上也更为可信。但是,高分辨率影像自身的特点也为耕地信息的快速提取带来了一定的难度和r