Google Earth影像与同源Quick Bird影像在城市土地利用分类上的对比研究

被引：5

作者：

胡琼 ^{[1
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]}

张建 ^{[1
]}

徐保东 ^{[4
]}

李宗南 ^{[1
]}

机构：

[1] 华中农业大学资源与环境学院

[2] 农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室

[3] 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

[4] 中国科学院大学

来源：

华中师范大学学报(自然科学版) | 2013年 / 47卷 / 02期

关键词：

Quick Bird影像; Google Earth影像; 土地利用分类; 面向对象分类; 基于像素分类;

D O I：

10.19603/j.cnki.1000-1190.2013.02.031

中图分类号：

F293.2 [城市土地开发与利用]; P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

Quick Bird(QB)、IKONOS等高分辨率遥感影像是Google Earth(GE)影像中的重要来源,经过图形化处理后,免费提供给公众浏览和使用.通过对相同区域、同期QB及其GE影像分别采取基于像素和面向对象的分类方法实施土地利用分类,对比分析两类影像在不同土地利用类型、不同分类方法上的分类效果,阐明GE影像进行土地利用分类的可行性,并就其在不同分类方法、不同分类类型情况下的适应性进行评价和建议.

引用

页码：287 / 291

页数：5

共 11 条

[1] 最优分割尺度下的多层次遥感地物分类实验分析
李秦
高锡章
张涛
刘锟
龚剑明
[J]. 地球信息科学学报, 2011, 13 (03) : 409 - 417
[2] 面向对象的高分辨率影像农用地分类
邓媛媛
巫兆聪
易俐娜
胡忠文
龚正娟
[J]. 国土资源遥感, 2010, (04) : 117 - 121
[3] 截拼谷歌地球影像图
蒋国才
[J]. 贵州地质, 2010, (04) : 317 - 319+271
[4] 面向对象的高空间分辨率遥感影像道路信息的提取
唐伟
赵书河
王培法
[J]. 地球信息科学, 2008, (02) : 257 - 262
[5] 基于多尺度影像分割的面向对象城市土地覆被分类研究——以马来西亚吉隆坡市城市中心区为例
苏伟
李京
陈云浩
张锦水
胡德勇
刘翠敏
[J]. 遥感学报, 2007, (04) : 521 - 530
[6] 融合形状和光谱的高空间分辨率遥感影像分类
黄昕
张良培
李平湘
[J]. 遥感学报, 2007, (02) : 193 - 200
[7] 高分辨率遥感卫星影像在土地利用分类及其变化监测的应用研究
孙丹峰
杨冀红
刘顺喜
[J]. 农业工程学报, 2002, (02) : 160 - 164
[8] 遥感原理与应用[M]. 武汉大学出版社 , 孙家抦主编, 2003
[9] Retrieving urban areas on Google Earth images: application to towns of West Africa[J] . Catherine Mering,Johanna Baro,Erika Upegui.International Journal of Remote Sensing . 2010 (22)
[10] A scalable approach to mapping annual land cover at 250 m using MODIS time series data: A case study in the Dry Chaco ecoregion of South America[J] . Matthew L. Clark,T. Mitchell Aide,H. Ricardo Grau,George Riner.Remote Sensing of Environment . 2010 (11)

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