nodejs适合网站开发,中信建设有限责任公司湖南分公司,网站开发公司开发过程,深圳推广公司排行榜本篇主要介绍如何对影像数据进行分类解译#xff0c;及过程教学#xff0c;示例数据下载链接#xff1a;数据下载链接 一、背景介绍 土地是人类赖以生存与发展的重要资源和物质保障#xff0c;在“人口#xff0d;资源#xff0d;环境#xff0d;发展#x… 本篇主要介绍如何对影像数据进行分类解译及过程教学示例数据下载链接数据下载链接 一、背景介绍 土地是人类赖以生存与发展的重要资源和物质保障在“人口资源环境发展PRED”复合系统 中土地资源处于基础地位。随着现代社会人口的不断增长以及工业化、城市化进程的加速人类对土地资源的开发利用强度不断增大对土地资源的不合理利用导致了严重的水土流失和生态环境恶化人类面临的土地利用问题较历史上任何时候都更为突出。土地利用现状分析是在土地利用现状调查的基础上进行的。通过对土地资源的数量与质量、结构与分布以及土地利用现状与开发潜力等方面的分析明确规划区域内土地资源的整体优势与劣势、制约优势土地资源开发利用的主要因素揭示土地利用中存在的问题从而明确土地资源开发利用的方向和重点提出改善土地利用、提高土地利用率和生产力的对策和途径既可以发挥区域资源优势、强化区域土地系统功能又强调人地协调发展的土地利用规划为制定土地利用规划提供重要的科学依据。因此进行土地利用现状分析对促进土地利用结构的调整与优化、综合整治、保护土地、充分挖掘土地利用上的潜力以及保持国民经济的持续健康发展等都具有十分重要的意义。
二、计算过程
1.数据获取与数据准备 本研究采用的遥感影像数据来自美国马里兰大学和中国科学院国际科学数据服务平台均采用美国陆地卫星于1990年和2018年所拍摄的LandsatTM/ OLI30m遥感影像云量均接近0%。本文的遥感影像成像时间不一致根据瞬时状态下最大限度使图像上尽可能丰富地反映地表信息的原则本次遥感调查主要选择5月下旬至6月中旬或8月下旬至9月中旬的图像由于地物信息较清楚由此带来的地物反射光谱差异显著容易识别影像解译比较容易。
2.数据预处理 在对影像数据进行分类解译之前首先要对数据做预处理工作主要步骤有: 1波段选择及融合 本文采用最佳指数法Optimum Index Factor简称和特征值法相结合共同确定了最佳波段组合也就是Landsat5-TM4、3、2波段Landsat8-OLI5、4、3波段分别赋予红、绿、蓝色作为标准假彩色合成的RGB波段。这一假彩色影像最关键的是突出了植被特征并且能提供丰富的信息能充分显示各种地物特征的差别便于分类可以保证分类的准确性。 2图像几何校正与配准 采用的Landsat系列图像已经在中国遥感卫星地面站进行过辐射校正和几何粗校正但为了使研究结果更加的科学、可信则必须的对影像进行几何精校正。几何精校正是利用地面控制点(Ground control PointGPC)对由各种随机因素引起的遥感图像进行几何畸变的校正。本研究以研究区的地形图作为参考图像必要时辅以实地考察的GPS点采用多项式几何纠正计算模型对遥感影像进行几何精校正。 3图像增强处理 传感器获取的遥感图像含有大量地物特征信息在图像上这些特征信息以灰度形式表现出来当地物特征间表现的灰度差很小时目视判读就无法辨认图像增强处理是的目的在于突出图像中有用的信息扩大不同图像特征之间的差别从而提高对图像的解译和分析能力。遥感数字图像增强处理一般可分为两大类频域法和空间域法。本文主要采用空间域图像增强方法其遵循视觉效果比较好、计算相对简单、合乎应用要求的原则。另外在后面遥感图像分类的新波段变量构造部分还应用了NDVI指数以区分植被和非植被以提高分类精度。 4影像拼接与裁剪 本案例中的研究区域为西宁市则遥感影像数据需要覆盖整个研究区因此需要进行影像拼接进行拼接时首先要参照某一遥感影像将其它遥感影像进行直方图匹配处理使得所有用到的遥感影像具有基本一致的色调然后再将要用到的影像进行无缝的拼接处理之后经过裁剪得到覆盖整个研究区的遥感影像。
3.分类方法 本次服务是基于Landsat等遥感信息基础上在多位专家的参与下采用全数字人机交互作业方法同时参照有关地理图件和统计资料结合外业实地考察验证对地物的几何形状颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析并在综合各位专家意见后建立遥感影像解译标志。在内业建立解译标志与实现数据获取的基础上不断的对解译模板进行修改直到修改的模板经过评价以后比较满意为止以提高土地利用/覆盖类型精度。动态图斑数据主要采用“动态分割图斑法”。参照国内外现有土地利用/土地覆盖 的分类体系结合本项目的开展的目的和要求以及遥感信息源的情况制定了有6个一级分类25个二级分类的土地利用/土地覆盖分类体系。 在分类过程中由于遥感图像自身的空间分辨率同物异谱以及异物同谱现象广泛存在所以错分和误分的情况很常见因此对分类结果要做进一步的处理工作也就是去除小图斑的工作我们常称之为分类后处理。常用的分类后处理方法有聚类统计Clump、过滤分析Sieve、去除分析Eliminate和分类重编码Recode等。
4.质量控制与检查 各工序过程质量按要求进行过程检查 ,需100%检查。 土地利用/覆盖数据抽样检查 对获取的土地利用/覆盖数据产品进行空间抽样检查验证土地利用/覆盖数据类型定性是否正确。验证的方式主要依靠高分影像要考虑影像的时效性与野外实地验证相结合的方式作业未达到抽样精度90%的重新修正数据。
5.技术服务成果展示如下图 原文链接https://bbs.csdn.net/forums/gisrs?spm1001.2014.3001.6682
