基于tm遙感影像的玉米地專題信息自動提取

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1、基于TM遙感影像的玉米地專題信息自動提取28卷第4期2006年7月資源科學(xué)RESOURCESSCIENCEVo1.28.No.4Ju1.,2006文章編號:1007—7588(2006)04—0091—06基于TM遙感影像的玉米地專題信息自動提取楊桄2,張柏,邊紅楓4,王宗明,王志強(qiáng)(1.中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所,長春130012;2.空軍航空大學(xué)特種專業(yè)系,長春130022;3.中國科學(xué)院研究生院,北京100039;4.東北師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,長春130024)摘要:TM遙感影像中專

2、題信息的自動提取是目前遙感界的研究熱點,也已成為遙感信息生產(chǎn)流程中的瓶頸環(huán)節(jié).本文分析了耕地專題信息自動提取的研究現(xiàn)狀,選取了吉林中部和遼寧省東北部作為研究區(qū),采用監(jiān)督分類的方法對研究區(qū)TM遙感影像進(jìn)行分類,提取了玉米地專題信息,玉米地信息的提取精度為85.5%.根據(jù)遙感影像目視解譯的原理,提出了基于多特征空間的遙感影像專題信息自動提取的研究方法,通過對多特征空間的數(shù)學(xué)描述和計算機(jī)處理實現(xiàn)遙感專題信息的自動提取.采用多特征空間的方法將玉米地信息分為光譜特征空間,形狀特征空間,區(qū)域地學(xué)特征空間和干擾特征空

3、間,應(yīng)用ERDAS8.5遙感圖像處理軟件中的knowledgeengiBeer模塊的開發(fā)功能,設(shè)計了基于多特征空間的玉米地專題信息自動提取的專家?guī)?使用專家?guī)鞂τ衩椎匦畔⑦M(jìn)行了自動提取,提取精度為92.9%.從基于多特征空間的分類結(jié)果與監(jiān)督分類結(jié)果的比較發(fā)現(xiàn),基于多特征空間的自動提取方法可以提高專題信息的提取效率,對未來實現(xiàn)遙感影像的智能解譯是一種研究方法的探索.關(guān)鍵詞:TM遙感影像;玉米地信息;多特征空間;自動提取耕地信息提取是遙感專題信息提取的難點之一,因為耕地與背景地物在空間上鑲嵌,相互交錯而構(gòu)成

4、復(fù)雜的混合體.同時,耕地因種植的作物,灌溉方式以及土壤屬性的不同使得耕地內(nèi)部不同的地類之間光譜特征可分性很小.玉米是我國主要的糧食作物,吉林省地處東北腹地,有著悠久的玉米栽培歷史,旱作春玉米區(qū)主要集中于中,西部地區(qū).玉米主產(chǎn)區(qū)的土壤多為黑土和黑鈣土,有機(jī)質(zhì)含量60g～70g/kg,這些條件促進(jìn)了吉林省玉米生產(chǎn)的發(fā)展.如何對玉米地信息進(jìn)行快速的動態(tài)變化檢測是當(dāng)前急需解決的問題,遙感監(jiān)測玉米地信息的變化無疑是最好的方式.目前,利用Landsat衛(wèi)星上獲取TM影像進(jìn)行耕地信息自動提取的研究很多,但研究方法大多

5、集中在基于光譜特征的耕地信息自動提取,這會造成其他特征不能充分利用而造成解譯結(jié)果的錯誤.而目視判讀一般來講可獲得比計算機(jī)更高的分類精度.Martin和Hoarth(1989)曾報道當(dāng)使用計算機(jī)分類時,其分類精度要比目視判讀下降2l%;對于動態(tài)監(jiān)測,精度要下降24.6%n].這是因為目視判讀不僅通過分析影像和地物的光譜特征空間,而且對形狀,紋理以及其他環(huán)境要素空間進(jìn)行了綜合分析,最后得出判讀結(jié)論.不同的地物具有不同的識別特征,而且地物周圍不同的環(huán)境特征決定了地物的分布特點,也成為地物的間接識別特征.本文選

6、擇了吉林中部和遼寧省東北部作為研究區(qū),構(gòu)建了多特征空間的玉米地信息自動提取模型,充分利用其各種特征對該區(qū)的玉米地信息進(jìn)行了自動提取.1研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備1.1研究區(qū)概況研究區(qū)跨越吉林和遼寧兩省,位于東經(jīng)123o54～126.37,北緯42.l2～44.06.包括吉林省長春市市區(qū)和雙陽區(qū);四平地區(qū)的公主嶺市,東南的雙遼縣,梨樹縣,伊通縣;遼源市區(qū)和東豐縣,東遼縣;通化地區(qū)的柳河縣,梅河口市,輝南縣和磐石縣;吉林市西部永吉縣;遼寧省東北部昌圖縣,西豐縣和開原市.本區(qū)農(nóng)業(yè)由東南至西北大體呈現(xiàn)林業(yè),耕作業(yè)和牧

7、業(yè)格局.長春,四平,遼源,吉林地處松遼平原中部,土質(zhì)肥沃,占全省耕地面積的52.3%,是玉米,大豆,水稻的主要產(chǎn)區(qū),設(shè)有玉米出口基地縣和商品糧基地縣,是全國重要的商品糧基地之一_9J.收稿日期:2005—09—27;修訂日期:2005—12—24基金項目:國家自然科學(xué)基金(編號:40401003);中科院知識創(chuàng)新工程重要方向項目(編號:KZCX3.SW.356);東北師范大學(xué)自然科學(xué)青年基金項目資助.作者簡介:楊桄(1975),男,黑龍江齊市人,講師,主要從事遙感影像自動解譯,GIS應(yīng)用開發(fā)等研究.E-

8、mail:yg2599@sina.COrn92資源科學(xué)28卷第4期該區(qū)具有平原,山地,丘陵等復(fù)雜地貌的典型區(qū)域特點,有利于驗證提取方法的有效性.1.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與分析本文選用的該區(qū)Landsat.5TM數(shù)據(jù),以玉米地專題信息提取為例進(jìn)行專題研究,影像于2001年8月12日獲取,波段為1,2,3,4,5,6,7(BSQ).該數(shù)據(jù)為5733行×6494列,中心坐標(biāo)為N43.19./E125.31..首先,對該地區(qū)的衛(wèi)星上的TM影像(編號118.3