基于GF-1遥感数据的城市绿地信息提取研究.pdf

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1、第6卷第5期矿产勘查V01．6No．52015年9月MINERALEXPLORATIONSeptember，2015基于GF-1遥感数据的城市绿地信息提取研究周智勇，邢英梅，东启亮，张志科，胡佳(1．河北省遥感中心，石家庄0500212．中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心，长沙410004)摘要城市绿地对城市生态系统具有重要作用，且受到高度重视。为实现城市生态绿地建设与规划，需要进行快速、有效的城市绿地信息提取。随着我国高空间分辨率遥感技术空前发展，使得城市绿地信息提取向着高精度、高效的方向发展。研究拟探索出适用于GF-1遥感数据城市绿地信息提取算法

2、，为城市生态建设提供方法支持。通过对比3种分割方法，找到C．F-1数据适用于城市绿地信息提取最佳分割方法与尺度；基于特征分析，对城市绿地进行面向对象规则分类并评价。结果表明，整合NDVI边缘信息为权重的均值漂移分割算法最佳；面向对象规则分类总体精度达到89．o0％，kappa系数达到0．8525；相比其他城市绿地类型，防护绿地提取精度仍然存在不足。关键词遥感GF-1数据信息提取城市绿地中图分类号：P627；$771．8文献标识码：A文章编号：1674-7801(2015)05-0635-07上的可行性，旨在找到一种快速有效的城市绿地信I，引置息提取新算法。

3、城市绿地主要包括公园绿地、防护绿地、生产绿地、居住绿地、道路绿地、单位绿地、等¨，其在城市1研究区概况生态系统中占有举足轻重的地位。随着城市高速发河北鹿泉建成区位于河北省省会石家庄市西展，绿地分布及生态功能受到高度重视。为实现城侧，北望京津，南接中原，西通秦晋，东向渤海，居于市生态绿地建设与规划，需要进行快速、有效的城市华北地区枢纽要地，介于东经114。1649”一114。22绿地信息提取。24，北纬38。215”一38。615之间。研究区地理位遥感技术具有快捷、准确反映地表覆被变化的置见图1。功能，已成为地表生态环境信息获取的重要工具]。随着科技发展，遥

4、感技术逐渐呈现多元化的2数据与方法发展趋势，高分辨率数据与高光谱数据在信息提取2．1数据来源及预处理领域表现出精度高的优势。高光谱数据有着空间分辨率低以及数据冗余的缺点，在城市绿地分类采用的遥感数据为2013年7月5日GF-1全上存在局限性。色(影像分辨率为2m)和多光谱(影像分辨率为本文以河北鹿泉建成区为研究区，以2013年78m)影像。GF-1是我国发射的第一颗高分辨率对月GF一1遥感影像为数据源，探索不同分割方法与地观测卫星，具有4天高重返周期，能弥补因过境时分割尺度对GF-1数据城市绿地分类的影响；分析间等限制因素，对地物精细提取与分布图比例尺造面

5、向对象规则分类在GF-1数据城市绿地信息提取成影响的缺陷。采用的其他数据包括：河北省石家【收稿日期]2015-05-26[第一作者简介】周智勇，男，1980年生，学士，工程师，从事遥感地质、环境遥感等相关工作。635第6卷第5期周智勇等：基于GF一1遥感数据的城市绿地信息提取研究J2200lTJlo~o鱼一皇⋯皇}a第1波段b第2波段c第3波段一上．图5GF一1遥感影像典型覆被样本盒须图a第1波段b第2波段c第3波段图6公园绿地、生产绿地与附属绿地纹理特征曲线=0．35)提取城市绿地信息；其次利用Avgband一4≤3．3分类与精度评价K(K=2653)提

6、取防护绿地，剩余为公园绿地、生产研究综合了光谱特征、纹理特征、空间特征来进绿地与附属绿地；然后利用Avgband一8≥K(K=行城市绿地信息提取。基于特征分析结果，建立规2．4)提取生产绿地，剩余为公园绿地与附属绿地；则，进行面向对象分类。面向对象规则分类与监督最后利用Area≥K(：3037)提取公园绿地，剩余分类等有着本质区别，前者的研究对象是分割后的为附属绿地，至此城市绿地基本类型全部提取完毕。块状图斑，而后者的研究对象是单个像元。其中Avgband一1～4分别为分割后块状图斑1—4波基于尺度100的整合NDVI边缘信息为权重的段辐射亮度值的平均值，

7、Avgband一5～11分别为第四均值漂移分割，依据特征分析结果，选取K，，，波段7个纹理特征的平均值，Area为分割后块状图K为分类规则中的阈值。首先利用NDVI≥K，(K斑面积。639第6卷第5期周智勇等：基于GF-1遥感数据的城市绿地信息提取研究[12]Qiming，L．andT．M．KhoshgoRaar，Unsupervisedmultiscalecol·[14]陈君颖，田庆久．高分辨率遥感植被分类研究[J]．遥感学报，orimagesegmentationbasedonMDLprinciple．IEEETransac。2007，11(2)：22

8、1—227．tionsonImageProcessing，2006