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IKONOS影像在城市绿地提取中的应用I

2011-12-29 11:59:55来源:《地理研究》 编辑:wenzi浏览:

  城市绿地主要包括以园林绿地、街头绿地、道路绿化、居住区绿地、交通绿地、风景区绿地、专用绿地和生产防护绿地等。随着城市高速发展, 城市绿地的分布及生态效益和使用功能受到高度重视。为实现城市生态绿地的规划和建设, 需要进行快速、高效、高精度的城市绿地信息提取。目前, 越来越多的城市已将遥感技术应用到绿化统计中, 以提高绿化统计的科学性。本文对IKONOS 影像中的绿地信息分级分类提取进行研究, 为城市设计、园林规划部门进行城市绿地调查研究提供技术方法与手段。

  1、概述

  高分辨率遥感技术为城市生态环境的监测方法和评价指标的改进提供了有力的支持。获取的城市绿地覆盖信息与其它资料结合可以进行城市绿地空间分布分析评价, 为合理进行城市绿地规划提供决策支持。IKONOS 遥感数据有黑白全色波段和多光谱两种数据,全色波段的分辨率为1m,波段范围为0145~0190μm , 多光谱数据分辨率为4 m , 波段分别为: 蓝色波段( 0145 ~ 0153μm)、绿色波段( 0152 ~ 0161μm)、红色波段( 0164 ~0172μm)、近红外波段(0177~0188μm)。IKONOS 影像在数字城市建设、自然资源的管理和监控、自然灾害评估及精细农业等领域中有应用潜力。

IKONOS卫星

  近几十年, 研究人员提出了各种理论和方法用于从遥感影像中自动提取信息, 所用方法大致可分为两类, 第一类是直接从地物光谱特征获得信息, 目前较为成熟。第二类是结合外在知识得到信息, 如利用专家知识、采用神经网络分类、借助GIS 分类和基于分形理论的分类等, 但这些方法还不很成熟。由于成像时的传感器类型、时相、太阳高度角和大气条件等因素的不同, 光谱信号受到干扰, 使得基于光谱知识及相关辅助知识的分类难以有效应用 。

  IKONOS 影像信息是大容量的、多元化的, 丰富的, 同时也是复杂的,单纯采用一种方法难以从影像中一次完成各类目标信息的准确提取。根据信息源的特点与分析处理目标的不同, 采用不同的处理技术和分析方法相结合的手段, 才能获取相对理想的结果。本文综合采用基于光谱特征对试验区进行绿地信息提取, 结果证明该方法非常有效。因为IKONOS 影像分辨率高, 影像中地物几何结构和纹理信息明显, 信息复杂且存在同物异谱和异物同谱现象, 该特点使得图像处理及地物分类方法在某种程度上不同于一般的遥感影像处理分类方法。

  由于遥感分类对象区域及影像数据量较大且易混分, 需将分类对象区域细分。分层分类法是提高影像分类精度的一种手段, 该方法通过目视解译, 光谱分析及其它辅助数据等, 将分类对象地区分层细分成亚分类对象地区, 对各个亚分类对象区的影像进行分类,最后将各亚分类区的分类结果合并形成最终的分类图。本文研究亚分类区影像信息提取的一种途径, 即针对各类地物特点分别进行处理, 当提取出一层信息后, 将其从原图像中剔除, 避免对其它信息提取的影响, 为下一步信息提取提供方便。这样每次针对特定目标提取, 使问题相对简化, 每一类信息提取的精度得到提高, 最终提高了总精度。该方法处理方便, 能够分辨出具有细微光谱差异的地物而不考虑其它已分出来地物的光谱特征。

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