地球信息科学学报 ›› 2016, Vol. 18 ›› Issue (5): 649-654.doi: 10.3724/SP.J.1047.2016.00649
收稿日期:
2015-12-15
修回日期:
2016-03-14
出版日期:
2016-05-10
发布日期:
2016-05-10
作者简介:
作者简介:夏列钢(1986-),男,浙江绍兴人,博士,研究方向为遥感影像智能理解与信息自动提取。E-mail:
基金资助:
XIA Liegang*(), WANG Weihong, YANG Haiping
Received:
2015-12-15
Revised:
2016-03-14
Online:
2016-05-10
Published:
2016-05-10
Contact:
XIA Liegang
E-mail:xialg@zjut.edu.cn
摘要:
遥感影像的获取受卫星、传感器设计、大气条件等限制,往往难以兼顾时间和空间分辨率,导致由单一来源数据提取遥感信息难度较大,难以满足各种应用对信息时空分辨率越来越的需求。由此出发考虑多源数据的不同优势及其随着周期运行不断积累的多时相数据,设计了基于地块协同多种分辨率甚至多源数据的分类方法。以高空间分辨率影像为地理基准构建稳定地块分布图,这些地块在一定时间内边界与基本属性相对稳定,由此可以协同利用高时相分辨率数据反映地块在不同时间点的光谱表现,分别计算形成地块的时相变化特征,根据地类各自特点选择不同方法与数据特征完成解译,总体上以地块级监督分类完成具体类别解译。在2014年夏季青海玛多的米级土地利用分类实验中,整个植被生长季的中分数据以及冬季无云高分数据被收集用于协同分类,在解决多数据匹配、合成的基础上充分利用各数据的优势,对建设用地、水体、植被等关键类别区别对待,整体上取得了较高的解译精度,不但有效克服传统视角下数据源不足、信息缺失等问题完成了全县解译,而且保证了土地信息的时空分辨率,为生态调查与保护提供了最新最全数据支持。
夏列钢, 王卫红, 杨海平. 多分辨率协同遥感地块利用分类方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2016, 18(5): 649-654.DOI:10.3724/SP.J.1047.2016.00649
XIA Liegang,WANG Weihong,YANG Haiping. Remotely Sensed Land Patch Classification by Collaborating with Multi-Resolution Data[J]. Journal of Geo-information Science, 2016, 18(5): 649-654.DOI:10.3724/SP.J.1047.2016.00649
[1] |
Homer C C, Huang L, Yang B W, et al.Development of a 2001 national land-cover database for the United States[J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 2004,70(7):829-840.
doi: 10.1117/1.1758729 |
[2] |
Friedl M A, Sulla-Menashe D, Tan B, et al.MODIS collection 5 global land cover: algorithm refinements and characterization of new datasets[J]. Remote Sensing of Environment, 2010,114(1):168-182.
doi: 10.1016/j.rse.2009.08.016 |
[3] | Dardel C, Kergoat L, Hiernaux P, et al.Re-greening Sahel: 30years of remote sensing data and field observations (Mali, Niger)[J]. Remote Sensing of Environment, 2014,140:350-364. |
[4] |
Hansen M C, Potapov P V, Moore R, et al.High-resolution global maps of 21st-century forest cover change[J]. Science, 2013,342(6160):850-853.
doi: 10.1126/science.1244693 pmid: 24233722 |
[5] | Gong P, Wang J, Yu L, et al.Finer resolution observation and monitoring of global land cover: first mapping results with Landsat TM and ETM+ data[J]. International Journal of Remote Sensing, 2013,34(7):2607-2654. |
[6] |
Quartulli M, Olaizola I G.A review of EO image information mining[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2013,75:11-28.
doi: 10.1016/j.isprsjprs.2012.09.010 |
[7] |
Galleguillos C, Belongie S.Context based object categorization: a critical survey[J]. Computer Vision and Image Understanding, 2010,114(6):712-722.
doi: 10.1016/j.cviu.2010.02.004 |
[8] |
Fauvel M, Chanussot J, Benediktsson J A.A spatial-spectral kernel-based approach for the classification of remote-sensing images[J]. Pattern Recognition, 2012,45(1):381-392.
doi: 10.1016/j.patcog.2011.03.035 |
[9] |
Wulder M A, White J C, Goward S N, et al.Landsat continuity: issues and opportunities for land cover monitoring[J]. Remote Sensing of Environment, 2008,112(3):955-969.
doi: 10.1016/j.rse.2007.07.004 |
[10] |
Marsetic A, Ostir K, Fras M K.Automatic orthorectification of high-resolution optical satellite images using vector roads[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2015,53(11):6035-6047.
doi: 10.1109/TGRS.2015.2431434 |
[11] |
Tulbure M G, Broich M.Spatiotemporal dynamic of surface water bodies using Landsat time-series data from 1999 to 2011[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2013,79:44-52.
doi: 10.1016/j.isprsjprs.2013.01.010 |
[12] |
Wozniak M, Grana M, Corchado E.A survey of multiple classifier systems as hybrid systems[J]. Information Fusion,2014,16:3-17.
doi: 10.1016/j.inffus.2013.04.006 |
[13] |
黄振国,杨君.高分一号卫星影像监测水稻种植面积研究综述[J].湖南农业科学,2014(13):76-78.
doi: 10.3969/j.issn.1006-060X.2014.13.025 |
[ Huang Z G, Yang J.Review of High-1 satellite image monitoring rice planting area[J]. Hunan Agricultural Sciences, 2014,13:76-78. ]
doi: 10.3969/j.issn.1006-060X.2014.13.025 |
|
[14] |
Blaschke T, Hay G J, Weng Q, et al.Collective sensing: integrating geospatial technologies to understand urban systems-an overview[J]. Remote Sensing, 2011,3(8):1743-1776.
doi: 10.3390/rs3081743 |
[15] |
Demir B, Bovolo F, Bruzzone L.Updating land-cover maps by classification of image time series: A novel change-detection-driven transfer learning approach[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2013,51(1):300-312.
doi: 10.1109/TGRS.2012.2195727 |
[16] |
张帅,邵全琴,刘纪远,等.黄河源区玛多县土地利用/覆被及景观格局变化的遥感分析[J].地球信息科学,2007,9(4):109-115,128,封2S.
doi: 10.3969/j.issn.1560-8999.2007.04.020 |
[ Zhang S, Shao Q Q, Liu J Y, et al. Land use and landscape pattern change in Madoi county, the source region of Yellow River[J]. Geo-Information Science, 2007, 9(4):109-115,128,Cover 2.]
doi: 10.3969/j.issn.1560-8999.2007.04.020 |
|
[17] |
刘纪远,刘明亮,庄大方,等.中国近期土地利用变化的空间格局分析[J].中国科学D辑,2002,32(12):1031-1040.
doi: 10.3321/j.issn:1006-9267.2002.12.008 |
[ Liu J Y, Liu M L, Zhuang D F, et al.Spatial pattern analysis of land-use change in recent China[J]. Science in China (Series D), 2002,32(12):1031-1040. ]
doi: 10.3321/j.issn:1006-9267.2002.12.008 |
|
[18] |
Wickham J D, Stehman S V, Gass L, et al.Accuracy assessment of NLCD 2006 land cover and impervious surface[J]. Remote Sensing of Environment, 2013,130:294-304.
doi: 10.1016/j.rse.2012.12.001 |
[1] | 王志华, 杨晓梅, 周成虎. 面向遥感大数据的地学知识图谱构想[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(1): 16-28. |
[2] | 赵鹏军, 曹毓书. 基于多源地理大数据与机器学习的地铁乘客出行目的识别方法[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(9): 1753-1765. |
[3] | 张世伟, 魏璐瑶, 金星星, 陆玉麒. 基于FLUS-UGB的县域土地利用模拟及城镇开发边界划定研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(9): 1848-1859. |
[4] | 龚围, 李丽, 柳钦火, 辛晓洲, 彭志晴, 邬明权, 牛铮, 田海峰. “一带一路”区域水电站工程生态环境影响遥感监测[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1424-1436. |
[5] | 连丽聪, 万智巍, 鞠民, 贾玉连, 洪祎君, 蒋梅鑫, 曾峰海. 民国中期湖南洞庭湖区耕地空间格局重建[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(5): 989-996. |
[6] | 刘纪远, 张增祥, 张树文, 颜长珍, 吴世新, 李仁东, 匡文慧, 史文娇, 黄麟, 宁佳, 董金玮. 中国土地利用变化遥感研究的回顾与展望——基于陈述彭学术思想的引领[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(4): 680-687. |
[7] | 董金玮, 吴文斌, 黄健熙, 尤南山, 何盈利, 闫慧敏. 农业土地利用遥感信息提取的研究进展与展望[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(4): 772-783. |
[8] | 赵鹏军, 万婕. 城市交通与土地利用一体化模型的核心算法进展及技术创新[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(4): 792-804. |
[9] | 赵林峰, 刘小平, 刘鹏华, 陈广照, 何家律. 基于地理分区与FLUS模型的城市扩张模拟与预警[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 517-530. |
[10] | 张经度, 梅志雄, 吕佳慧, 陈进钊. 纳入空间自相关的FLUS模型在土地利用变化多情景模拟中的应用[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 531-542. |
[11] | 单渌铱, 王海军, 张彬, 潘鹏. 顾及土地生态安全的环鄱阳湖城市群土地利用情景模拟[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 543-556. |
[12] | 杨露, 颉耀文, 宗乐丽, 邱天, 焦继宗. 基于多目标遗传算法和FLUS模型的西北农牧交错带土地利用优化配置[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 568-579. |
[13] | 柯新利, 肖邦勇, 郑伟伟, 马艳春, 李红艳. 城镇-农业-生态空间划定的多情景模拟[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 580-591. |
[14] | 王家丰, 王蓉, 冯永玖, 雷振坤, 高忱, 陈书睿, 金雁敏, 翟淑婷. 顾及轨道交通影响的浙中城市群土地利用多情景模拟与分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 605-615. |
[15] | 聂拼, 梁明, 李玉洁, 游欣妍, 孙晓娟. 基于最邻近时空距离的土地变化过程时空模式分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 628-637. |
|