高分辨率遥感影像耕地分层提取方法

被引：20

作者：

陈杰 ^{[1
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陈铁桥 ^{[1
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刘慧敏 ^{[1
]}

梅小明 ^{[1
]}

邵权斌 ^{[1
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邓敏 ^{[1
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机构：

[1] 中南大学地球科学与信息物理学院地理信息系

[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

来源：

农业工程学报 | 2015年 / 31卷 / 03期

基金：

中国博士后科学基金;

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

S127 [遥感技术在农业上的应用];

学科分类号：

082804 ;

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。

引用

页码：190 / 198

页数：9

共 22 条

[1] 基于演化算法的水果图像分割 [J].