Landsat TM8及GF-1影像黑龙江省线状地物实际与解译宽度对比

文献类型： 中文期刊

第一作者： 辛蕊

作者： 辛蕊;陆忠军;刘洋;付斌;刘克宝

作者机构：

关键词： 遥感;图像识别;土地利用;线状地物;解译宽带;夸张系数;精度

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2015 年 31 卷 16 期

页码： 196-205

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 线状地物又称为线性地物,是一种普遍存在的土地利用方式。在遥感图像上,线状地物大量存在,这种存在表现为线状地物的可见性,即线状地物的图像特征表现为数个像元宽度的狭长型地物;另一方面,大量线状地物被"淹没"在遥感图像的混合像元中,这部分线状地物在遥感图像上具有相对不可见性。在面状地物解译中,线状地物常常由于遥感影像分辨率有限而包含在面状地物中,使面状地物解译结果偏大而不够准确。因此,准确解译线状地物可以校正面状地物解译结果。Landsat TM8影像与GF-1影像作为近几年新出现的高质量高分辨率卫星遥感影像,在各行各业中应用较为广泛,在农业遥感中亦是如此。在农作物面积估算中,Landsat TM8影像与GF-1影像线状地物扣除技术的精确程度直接影响农作物面积估算精度。Landsat TM8影像与GF-1影像线状地物实际宽度与解译宽度对比研究对于农作物面积估算和估产具有重大意义。由于分辨率相差较大,在线状地物解译中,GF-1影像具有明显优势。该文以23景Landsat TM8影像和14景GF-1影像为基础,运用统计学方法对黑龙江省341条线状地物实际宽度与解译宽度做对比研究。结果表明,对线状地物解译精度影响较大的主要因素为卫星遥感影像分辨率。Landsat TM8影像解译精度较差(|夸张系数|>50%)的线状地物共94条,占全部线状地物的27.5660%;在这部分线状地物中,通常是解译宽度远大于实际宽度;以线状地物实际宽度分类中的0~10 m类别中,线状地物的解译精度最差,而按走向分类和按类型分类对线状地物解译精度影像不大。GF-1影像解译精度较差的线状地物共有29条,占全部线状地物的8.5044%,在这部分线状地物中,通常是解译宽度远大于实际宽度。

分类号： S127

  • 相关文献

[1]基于OLI影像的四川丘陵地区水稻种植面积监测. 蒋怡,李宗南,李丹丹,任国业,李章成. 2018

[2]农业土地资源遥感研究动态评述. 吴文斌,余强毅,杨鹏,陆苗,胡琼,宋茜,史云,孙晶,张保辉,史中超. 2019

[3]Sentinel-2和GF-1影像结合提取苜蓿空间分布. 包旭莹,王燕,冯琦胜,葛静,侯蒙京,刘畅宇,高新华,梁天刚. 2021

[4]土地利用变化对区域生态系统服务价值的影响——以北京市为例. 万利,陈佑启,谭靖,郭斌,杨阿强. 2009

[5]都市型现代农业建设对区域生态服务价值变化的影响分析. 顾晓鹤,王纪华,韩立建,黄文江,潘瑜春. 2011

[6]利用TM资料调查土地利用状况动态变化——以玛曲县为例. 卫亚星,陈全功,王一谋,冯毓荪,王建华. 2002

[7]河北省怀来县土地利用程度及其区域差异分析. 刘正恩,孙双印,高建民. 2010

[8]成都龙泉山区居民点空间变化研究. 董秀春,李宗南,任国业,王昕,李章成. 2019

[9]成都郊区农业乡镇的土地利用变化特征分析. 董秀春,李宗南,蒋怡,刘忠友,郭涛,李源洪. 2020

[10]利用Landsat影像构建河西绿洲土地利用信息图谱——以张掖市甘州区为例. 戴声佩,张勃. 2012

[11]河南省土地利用变化遥感监测. 范磊,王来刚,程永政,刘婷. 2009

[12]基于RapidEye影像的石漠化区休耕地块监测. 李宗南,王昕,蒋怡,李章成,董秀春,任国业. 2019

[13]基于RS和GIS技术的常熟市土地利用动态变化研究. 肖靖,于伟,魏娜,郭常颖,李秉柏. 2007

[14]基于Landsat-8和Sentinel-2A多光谱影像的陆良县日光温室面积估算. 李宗南,任国业,王昕,李章成. 2019

[15]全国第二次土地调查数据库建设中并行线状地物的处理方法探讨——以成都市新都区为例. 任国业. 2010

[16]在近红外光谱定量分析中应注意的几个问题. 王文真. 1996

[17]计算机数据采集系统中的精度问题研究. 蒋新启. 2017

[18]利用SPOT4与SPOT5卫星数据目视解译黑龙江省水稻种植面积精度的对比分析. 刘克宝. 2011

[19]滴灌棉田灌溉单元内土壤墒情监测点的采样效率研究. 李彦,郑国玉,雷晓云. 2014

[20]尺度变化对油菜种植面积遥感监测精度的影响. 李丹丹,刘佳,周清波,黄青. 2014

作者其他论文 更多>>

微信小程序