地球信息科学学报 ›› 2016, Vol. 18 ›› Issue (6): 847-856.doi: 10.3724/SP.J.1047.2016.00847
方朝阳1,2,3(), 邬浩2, 陶长华2, 高丹1,2,3, 周华4
收稿日期:
2015-09-16
修回日期:
2015-11-06
出版日期:
2016-06-10
发布日期:
2016-06-10
作者简介:
作者简介:方朝阳(1971-),男,江西南丰人,博士,教授,主要从事空间信息科学、环境遥感和虚拟现实研究。E-mail:
基金资助:
FANG Chaoyang1,2,3,*(), WU Hao2, TAO Zhanghua2, GAO Dan1,2,3, ZHOU Hua4
Received:
2015-09-16
Revised:
2015-11-06
Online:
2016-06-10
Published:
2016-06-10
Contact:
FANG Chaoyang
E-mail:fcy@jxnu.edu.cn
摘要:
鄱阳湖南矶湿地是亚热带典型过水性湿地,由于该区域水文情况复杂,且泥滩、沼泽和疫水(血吸虫)分布较广,导致野外考察验证工作困难,使用传统的遥感信息提取方法很难保证该地区湿地景观的提取精度。本文以高分一号影像为数据源,综合运用数字高程模型(DEM)、归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)等辅助数据,采用面向对象分类方法,对鄱阳湖南矶湿地景观信息进行提取研究,并取得了较好的分类效果。研究结果表明:(1)基于国产高分辨率影像的面向对象分类,既兼顾了国产高分辨率影像光谱、空间、结构、纹理信息,又综合利用多源辅助数据参与到分类计算中,分类精度得到明显的提升;(2)基于面向对象与多源数据分类方法对湿地混合像元有较好地识别能力,可获得较高的总体分类精度(94.3275%)和Kappa系数(0.9324),说明利用多源数据的面向对象方法提取湿地信息是可行的,其分类结果具有较高的准确性和可信度,较好地解决了过水性湿地景观分类问题;(3)该分类方法弥补了单一遥感影像分类方法的不足,对研究国产高分卫星在提取过水性湿地景观信息方面具有重要的参考和实际意义。最后,分析了多源数据面向对象分类尚待解决的问题和下一步的研究方向。
方朝阳, 邬浩, 陶长华, 高丹, 周华. 鄱阳湖南矶湿地景观信息高分辨率遥感提取[J]. 地球信息科学学报, 2016, 18(6): 847-856.DOI:10.3724/SP.J.1047.2016.00847
FANG Chaoyang,WU Hao,TAO Zhanghua,GAO Dan,ZHOU Hua. The Wetland Information Extraction Research of Nanji Wetland in Poyang Lake Based on High Resolution Remote Sensing Image[J]. Journal of Geo-information Science, 2016, 18(6): 847-856.DOI:10.3724/SP.J.1047.2016.00847
表2
鄱阳湖南矶湿地景观分类系统及其各类型景观解译标志"
一级类型 | 二级类型 | 颜色特征 | 形状、纹理 | 遥感影像 | 类型含义 | |
---|---|---|---|---|---|---|
湿地 | 天然湿地 | 河流 | 浅蓝色、深蓝色 | 线状;均匀 | | 水流速度较快的水体,深度较大 |
湖泊 | 浅蓝色、深蓝色 | 大面积面状;总体均匀,局部无规则 | | 主要是包括保护区蝶形湖泊群和部分主湖体,水深较浅,一般为理想的涉禽和游禽栖息地 | ||
泥滩 | 深灰色、浅灰色 | 环状或面状;均匀 | | 水生床出露,紧接水体 | ||
草洲 | 浅红色、深红色、褐色略带黄色 | 环状或面状;总体均匀 | | 主要包括南荻群丛、芦苇群丛和苔草群从等 | ||
茭白 | 白色、浅黄色 | 面状;总体均匀 | | 主要分布于地形较为低洼地区 | ||
人工湿地 | 鱼塘 | 深蓝色 | 规则矩形;均匀 | | 形状较为规则的水产养殖地 | |
非湿地 | 耕地 | 深红色、浅红色 | 面状;总体均匀 | | 包括旱地和水田,主要分布在南山岛和矶山岛 | |
建筑用地 | 灰白色 | 无规则面状;不均匀 | | 包括道路、居民、水坝和建筑设施,集中分布在南山岛和矶山岛 | ||
林地 | 深红色 | 面状;较为均匀 | | 包括树木和高大的灌丛,主要分布于矶山岛 |
表3
基于多源数据面向对象分类精度评价"
实际地类 | 参考地类 | 总计 | 用户精度/(%) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
河流 | 湖泊 | 泥滩 | 草洲 | 茭白 | 鱼塘 | 耕地 | 建筑用地 | 林地 | ||||
河流 | 229 | 4 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 235 | 97.45 | |
湖泊 | 2 | 249 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 257 | 96.89 | |
泥滩 | 1 | 0 | 313 | 0 | 2 | 0 | 7 | 0 | 0 | 323 | 96.90 | |
草洲 | 2 | 0 | 13 | 326 | 8 | 0 | 5 | 7 | 3 | 364 | 89.56 | |
茭白 | 1 | 0 | 0 | 1 | 323 | 0 | 0 | 2 | 0 | 327 | 98.78 | |
鱼塘 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 39 | 0 | 0 | 0 | 39 | 100.00 | |
耕地 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 48 | 5 | 0 | 57 | 84.21 | |
建筑用地 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 51 | 3 | 61 | 83.61 | |
林地 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 12 | 35 | 47 | 74.47 | |
总计 | 240 | 253 | 332 | 327 | 335 | 42 | 63 | 77 | 41 | 1710 | ||
生产精度/(%) | 95.42 | 98.42 | 94.28 | 99.69 | 96.42 | 92.86 | 76.19 | 66.23 | 85.37 | |||
总体精度/(%) | 94.3275 | |||||||||||
kappa系数 | 0.9324 |
表4
基于单源遥感数据面向对象分类精度评价"
实际地类 | 参考地类 | 总计 | 用户精度/(%) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
河流 | 湖泊 | 泥滩 | 草洲 | 茭白 | 鱼塘 | 耕地 | 建筑用地 | 林地 | ||||
河流 | 223 | 4 | 41 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 271 | 82.29 | |
湖泊 | 6 | 248 | 5 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 260 | 95.38 | |
泥滩 | 3 | 1 | 265 | 0 | 2 | 3 | 1 | 3 | 0 | 278 | 95.32 | |
草洲 | 2 | 0 | 20 | 322 | 8 | 0 | 22 | 9 | 4 | 387 | 83.20 | |
茭白 | 1 | 0 | 0 | 2 | 320 | 0 | 0 | 1 | 0 | 324 | 98.77 | |
鱼塘 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 39 | 0 | 0 | 0 | 41 | 95.12 | |
耕地 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 37 | 7 | 0 | 47 | 78.72 | |
建筑用地 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 25 | 0 | 32 | 78.13 | |
林地 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 32 | 37 | 70 | 52.86 | |
总计 | 240 | 253 | 332 | 327 | 335 | 42 | 63 | 77 | 41 | 1710 | ||
生产精度/(%) | 92.92 | 98.02 | 79.82 | 98.47 | 95.52 | 92.86 | 58.73 | 32.47 | 90.24 | |||
总体精度/(%) | 88.6550 | |||||||||||
kappa系数 | 0.8649 |
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