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1、基于TM遥感影像的玉米地专题信息自动提取28卷第4期2006年7月资源科学RESOURCESSCIENCEVo1.28.No.4Ju1.,2006文章编号:1007—7588(2006)04—0091—06基于TM遥感影像的玉米地专题信息自动提取杨桄2,张柏,边红枫4,王宗明,王志强(1.中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130012;2.空军航空大学特种专业系,长春130022;3.中国科学院研究生院,北京100039;4.东北师范大学城市与环境科学学院,长春130024)摘要:TM遥感影像中专
2、题信息的自动提取是目前遥感界的研究热点,也已成为遥感信息生产流程中的瓶颈环节.本文分析了耕地专题信息自动提取的研究现状,选取了吉林中部和辽宁省东北部作为研究区,采用监督分类的方法对研究区TM遥感影像进行分类,提取了玉米地专题信息,玉米地信息的提取精度为85.5%.根据遥感影像目视解译的原理,提出了基于多特征空间的遥感影像专题信息自动提取的研究方法,通过对多特征空间的数学描述和计算机处理实现遥感专题信息的自动提取.采用多特征空间的方法将玉米地信息分为光谱特征空间,形状特征空间,区域地学特征空间和干扰特征空
3、间,应用ERDAS8.5遥感图像处理软件中的knowledgeengiBeer模块的开发功能,设计了基于多特征空间的玉米地专题信息自动提取的专家库,使用专家库对玉米地信息进行了自动提取,提取精度为92.9%.从基于多特征空间的分类结果与监督分类结果的比较发现,基于多特征空间的自动提取方法可以提高专题信息的提取效率,对未来实现遥感影像的智能解译是一种研究方法的探索.关键词:TM遥感影像;玉米地信息;多特征空间;自动提取耕地信息提取是遥感专题信息提取的难点之一,因为耕地与背景地物在空间上镶嵌,相互交错而构成
4、复杂的混合体.同时,耕地因种植的作物,灌溉方式以及土壤属性的不同使得耕地内部不同的地类之间光谱特征可分性很小.玉米是我国主要的粮食作物,吉林省地处东北腹地,有着悠久的玉米栽培历史,旱作春玉米区主要集中于中,西部地区.玉米主产区的土壤多为黑土和黑钙土,有机质含量60g～70g/kg,这些条件促进了吉林省玉米生产的发展.如何对玉米地信息进行快速的动态变化检测是当前急需解决的问题,遥感监测玉米地信息的变化无疑是最好的方式.目前,利用Landsat卫星上获取TM影像进行耕地信息自动提取的研究很多,但研究方法大多
5、集中在基于光谱特征的耕地信息自动提取,这会造成其他特征不能充分利用而造成解译结果的错误.而目视判读一般来讲可获得比计算机更高的分类精度.Martin和Hoarth(1989)曾报道当使用计算机分类时,其分类精度要比目视判读下降2l%;对于动态监测,精度要下降24.6%n].这是因为目视判读不仅通过分析影像和地物的光谱特征空间,而且对形状,纹理以及其他环境要素空间进行了综合分析,最后得出判读结论.不同的地物具有不同的识别特征,而且地物周围不同的环境特征决定了地物的分布特点,也成为地物的间接识别特征.本文选
6、择了吉林中部和辽宁省东北部作为研究区,构建了多特征空间的玉米地信息自动提取模型,充分利用其各种特征对该区的玉米地信息进行了自动提取.1研究区概况与数据准备1.1研究区概况研究区跨越吉林和辽宁两省,位于东经123o54～126.37,北纬42.l2～44.06.包括吉林省长春市市区和双阳区;四平地区的公主岭市,东南的双辽县,梨树县,伊通县;辽源市区和东丰县,东辽县;通化地区的柳河县,梅河口市,辉南县和磐石县;吉林市西部永吉县;辽宁省东北部昌图县,西丰县和开原市.本区农业由东南至西北大体呈现林业,耕作业和牧
7、业格局.长春,四平,辽源,吉林地处松辽平原中部,土质肥沃,占全省耕地面积的52.3%,是玉米,大豆,水稻的主要产区,设有玉米出口基地县和商品粮基地县,是全国重要的商品粮基地之一_9J.收稿日期:2005—09—27;修订日期:2005—12—24基金项目:国家自然科学基金(编号:40401003);中科院知识创新工程重要方向项目(编号:KZCX3.SW.356);东北师范大学自然科学青年基金项目资助.作者简介:杨桄(1975),男,黑龙江齐市人,讲师,主要从事遥感影像自动解译,GIS应用开发等研究.E-
8、mail:yg2599@sina.COrn92资源科学28卷第4期该区具有平原,山地,丘陵等复杂地貌的典型区域特点,有利于验证提取方法的有效性.1.2数据准备与分析本文选用的该区Landsat.5TM数据,以玉米地专题信息提取为例进行专题研究,影像于2001年8月12日获取,波段为1,2,3,4,5,6,7(BSQ).该数据为5733行×6494列,中心坐标为N43.19./E125.31..首先,对该地区的卫星上的TM影像(编号118.3
