基于QuickBird数据的输电线路径优选中地表信息提取

被引：2

作者：

翁永玲 ^{[1
,2
]}

范兴旺 ^{[1
]}

胡伍生 ^{[1
]}

徐君民 ^{[3
]}

任亚群 ^{[3
]}

机构：

[1] 东南大学交通学院

[2] 中国科学院遥感应用研究所/北京师范大学遥感科学国家重点实验室

[3] 江苏省电力设计院

来源：

东南大学学报(自然科学版) | 2010年 / 40卷 / 03期

关键词：

QuickBird; 决策树分类; 纹理; 自适应滤波; 输电线路径优选;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM75 [线路及杆塔]; P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

针对输电线路径优选的目标,利用QuickBird数据,基于地物类型光谱特征分析,结合遥感影像的纹理特征,采用决策树分类算法,提取影响输电线路径选择的主要地物要素.研究影响输电线选线的相关要素(如居民区、道路、水体等)及其背景地物要素(如耕地、空地等)的光谱特征和纹理特征,确立以4个波段亮度值、归一化植被指数(NDVI)和纹理对比度参数作为特征变量,建立了基于光谱和纹理组合的决策树分类模型,有效地实现居民地、道路和水体信息的提取,并将自适应滤波方法用于分类后处理,优化了分类结果.总体精度由82.09%提高到92.83%,Kappa系数由0.760 8提高到0.904 1.该精度能够满足输电线路径初选优化的要求,为提取影响输电线路径初选地物要素提供了高效快速的技术方法和基础地理数据.

引用

页码：587 / 592

页数：6

共 7 条

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