基于ENVI下的土地利用信息提取(一)
基于ENVI下的土地利用信息提取
1. 前言
对于土地利用信息的提取的研究,国内外各类文献资料中介绍的方法十分繁多,可大致分为:基于监督分类法、基于非监督分类法、基于决策树分类法、基于面向对象分类法、以及基于人工神经网络分类法5种。对于不同区域以及不同时相的数据,选取的方法不尽相同。提取土地利用信息的首要目标是选取最合适的分类方法来提取需求方最关注的信息。本文采取的分类方法为基于决策树的分类方法,研究区域位于云南省东南部,使用的数据包括TM数据和DEM高程数据。TM数据包中共有7个波段,可见光的所有波长都包括在内并且包含有一个近红外波段,其中存储了丰富的地物光谱信息,可以提取出二级或以下的土地利用类型信息。在遥感影像中同物异谱和同谱异物的现象并不罕见,因此辅助伴以DEM高程数据来区分地物的便显得尤为重要。下面便对该信息提取过程予以详述。
2. 研究区域概况
本次研究区域位于云南省东南部地区,该地区以山地和丘陵地形为主,山体上覆盖有大量的常绿植被,并伴有少量灌木林和农用地。农用地以水田和旱地为主,其周围常常伴有小面积的坑塘或湖泊,城镇居民区以及建设用地大都位于地势较为平坦的山谷地区或河流冲击所形成的平原地带,大型河流周围还常常伴有少量的沼泽或滩涂地。由于天气影像,整幅影像上有少量的云层和云层阴影,在研究中发现近红外波段能够有效的抑制云层及其阴影的信息,在该波段上,其DN值一般都低于120,故能很好的利用该波段将云层及其阴影从影像中分离出来。通过对当地的TM影像的初步判读,以及根据客户所提供的参考数据进行比较分析后,大致可以将该地区的土地利用类型分为:云和阴影、水域、丘陵水田、城镇用地、裸岩石砾地、丘林旱地、有林地、灌木林地、沼泽地和裸土地,共10类,由于有林地所占的面积最大且其关注度相对较低,故在后续的处理中会将云层及其阴影归并到林地当中。
3. 资料准备
3.1 数据准备
(1)云南省东南部地区TM数据1景,影像获取时间为2011年8月30日,分辨率为30m,行列号为128(Path)、44(Row),中心经纬度为103°55′、24°46′,投影坐标系为Albers Conical Equal Area,大地基准面为:D_Krasovsky_1940。
(2)一小块已经分好类的矢量数据文件,该数据由需求方提供,用于分类前地物类型的比较探究以及分类后的精度验证。
(3)同地区DEM数据,DEM分为Srtm3和Srtm9两种,即30m和90m分辨率,90m分辨率除海洋数据外全球免费下载(http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp),具体下载方式可以参照网络上的相关资料,这里便不再赘述。
3.2 软件准备
(1)Esri EVI 4.8-64bit/32bit,根据计算机的系统位数安装不同版本的ENVI,破解方法在提供的软件包中有详细说明。
(2)ENVI下的CART扩展工具,CART为一种决策树生成算法,该算法被称为机器学习或专家系统,提供了一种非参数判别多数据层之间的统计关系,以产生一个二进制的决策树。
(3)Esri ArcGIS 10.0(辅助软件)。
3.3 硬件准备
(1)计算机,CPU>=奔腾四代,内存>=512M,硬盘>=1GB。
4. 处理流程图
图01 处理流程图 |
基于ENVI下的土地利用信息提取(一)相关推荐
- 基于ENVI下的土地利用信息提取(二)
5. 处理流程 5.1 TM数据的获取与预处理 由于需求方所提供的TM遥感数据已经经过几何校正.辐射校正等预处理工作,故不需要再对其进行处理.国内的TM数据可在中国科学院遥感与数字地球研 ...
- 基于高分辨率影像城市绿地信息提取_基于ENVI的高分辨率遥感影像城市绿地信息提取研究_陈阳pdf.doc...
基于ENVI的高分辨率遥感影像城市绿地信息提取研究_陈阳pdf 第卷第期测绘工程,244 Vol.24No.4年月,20154Engineering of Surveying and MappingA ...
- ENVI下植被指数模型详解
[转载]ENVI下植被指数模型详解 (2013-09-06 08:41:35) 原文地址:ENVI下植被指数模型详解作者:ENVI-IDL中国 植被指数(VI)是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运 ...
- 基于ENVI的遥感影像解译——以Landsat8数据为例(上)
遥感影像解译是一种指从图像获取信息的基本过程.即根据各专业(部门)的要求,运用解译标志和实践经验与知识,从遥感影像上识别目标,定性.定量地提取出目标的分布.结构.功能等有关信息,并把它们表示在地理底图 ...
- ENVI下的秸秆焚烧实时遥感监测方案及实现
ENVI下的秸秆焚烧实时遥感监测方案及实现 前言 前言 每年夏收与秋收后,部分城市始终笼罩着浓浓的烟雾.这些烟雾不是来自重工业污染,也不是化工产品爆炸,而是来自秸秆焚烧.秸秆焚烧已经成为影响这些城市空 ...
- 基于ENVI与ERDAS的Hyperion高光谱经验比值法、一阶微分法叶绿素及地表参数反演
基于ENVI与ERDAS的Hyperion高光谱经验比值法.一阶微分法叶绿素及地表参数反演 1 前期准备与本文理论部分 1.1 几句闲谈 1.2 背景知识 1.2.1 Hyperion数据介绍 1.2 ...
- 基于ENVI与ERDAS的Landsat 7 ETM+单窗算法地表温度(LST)反演
基于ENVI与ERDAS的Landsat 7 ETM+单窗算法地表温度(LST)反演 1 原理部分与前期操作准备 1.1 图像预处理 1.2 植被指数反演 1.3 单窗算法原理 2 实际操作部分 2. ...
- 深度 | 智慧•城市,基于国际视野下的思考
来源:智慧城市决策参考 智慧城市的兴起,得益于ICT技术的迅猛发展.经过这些年国内外诸多城市的探索和实践,智慧城市已经从最初的营销概念,逐渐发展成为一种支持城市发展的新理念.然而在实际应用中,智慧城市 ...
- 基于SpringMVC下的Rest服务框架搭建【1、集成Swagger】
基于SpringMVC下的Rest服务框架搭建[1.集成Swagger] 1.需求背景 SpringMVC本身就可以开发出基于rest风格的服务,通过简单的配置,即可快速开发出一个可供客户端调用的re ...
- $Django 多表操作(增删改查,基于双下划线,对象的查询) 在Python脚本中调用Django环境...
0在Python脚本中调用Django环境. import osif __name__ == '__main__': os.environ.setdefault("DJANGO_SETTIN ...
最新文章
- kubeadm部署k8s_(Ansible)三分钟部署一套高可用/可扩展的kubeadm集群
- 数组去重(JavaScript)先从网上整理一波,待验证
- 计算机设备记录人耳感知不到的声音,现代教育技术考试复习资料新
- 添加jQuery方法解析url查询部分
- Java 的 安全性 体现在哪里?面试题
- Java 语言基础(一)
- 问答| 为什么四轮驱动机器人(SSMR)的质心(COM)没有横向分速度vy呢?
- 剑指Offer_编程题_16
- ATmega8仿真——键盘扫描的学习
- windows搭建FTP
- Linux加入Windows域
- chrome控制台出现/null访问
- 写了一个个人资产管理的后台系统
- 个人网站有赞云支付接口申请方法
- putty、xshell小键盘无法输入
- 3.虚幻4-游戏开始界面的制作
- Python简易图片批量压缩程序
- K8S 在微服务架构下做服务注册中心的一种思路
- 程序员如何找对象(1)
- 实数傅立叶变换和复数傅立叶变换
热门文章
- Struts2 DTD与XML文件编写
- PostScirpt打印机驱动程序
- Win10系统怎么还原?Win10如何回到以前的系统
- win10如何一键还原系统
- 计算机科学与技术专业认证研讨,CNCC丨一流本科专业建设暨工程认证研讨会
- Remote end closed connection without response
- 18年NDVI斜率图生成
- 2021年中国果蔬汁行业供需分析:产量同比增长2.4%[图]
- android 动漫头像,动漫卡通头像制作
- 从浏览器直接转跳到APP具体页面---(魔窗)MagicWindow使用教程