地球信息科学学报 ›› 2016, Vol. 18 ›› Issue (2): 248-254.doi: 10.3724/SP.J.1047.2016.00248
姚方方1,2(), 骆剑承1, 沈占锋1, 董迪1,2, 杨珂含1,2
收稿日期:
2015-01-12
修回日期:
2015-03-03
出版日期:
2016-02-10
发布日期:
2016-02-04
作者简介:
作者简介:姚方方(1989-),男,安徽安庆人,硕士生,研究方向为水体及植被遥感信息反演。E-mail:
基金资助:
YAO Fangfang1,2,*(), LUO Jiancheng1, SHEN Zhanfeng1, DONG Di1,2, YANG Kehan1,2
Received:
2015-01-12
Revised:
2015-03-03
Online:
2016-02-10
Published:
2016-02-04
Contact:
YAO Fangfang
摘要:
近十几年来,随着城市化进程加剧,准确获取城市植被的分布信息,是城市气候和地表能量平衡研究的重要内容。高空间分辨率遥感影像数据,为精确获取和动态监测城市植被提供了重要资料。本研究利用资源三号数据对长江三角洲地区城市植被进行光谱特征分析与提取,提出一种城市植被的自动化信息提取算法—分离面法(Hyperplanes for Plant Extraction Methodology,HPEM)。结果表明:在假彩色反射率空间,植被与NDVI值低的背景有很好的分离性,而在真彩色反射率空间,植被与NDVI值高的背景有很好的分离性;HPEM能很好地避免NDVI最佳阈值法中将建筑物误分为植被的问题,其精度明显优于NDVI最佳阈值法,Kappa系数从0.85提高到0.90,总的错分与漏分误差从21.15%降低到14.18%。可见,本文的HPEM方法能有效提高城市植被信息自动提取的精度。
姚方方, 骆剑承, 沈占锋, 董迪, 杨珂含. 高分辨率影像城市植被自动提取算法[J]. 地球信息科学学报, 2016, 18(2): 248-254.DOI:10.3724/SP.J.1047.2016.00248
YAO Fangfang,LUO Jiancheng,SHEN Zhanfeng,DONG Di,YANG Kehan. Automatic Urban Vegetation Extraction Method Using High Resolution Imagery[J]. Journal of Geo-information Science, 2016, 18(2): 248-254.DOI:10.3724/SP.J.1047.2016.00248
表2
2种方法的精度评价
分类方法 | 阈值(opt) | 类型 | Kappa系数 | OA / (%) | PA / (%) | OE / (%) | UA / (%) | CE / (%) | TE / (%) |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
NDVI阈值法 | 0.35 | Vegetation | 0.85 | 93.94 | 91.59 | 8.41 | 87.26 | 12.74 | 21.15 |
Non-Veg | 94.85 | 5.15 | 96.69 | 3.31 | 8.46 | ||||
0.30 | Vegetation | 0.83 | 92.82 | 97.92 | 2.08 | 80.5 | 19.50 | 21.58 | |
Non-Veg | 90.86 | 9.14 | 99.12 | 0.88 | 10.02 | ||||
0.40 | Vegetation | 0.83 | 93.50 | 82.39 | 17.61 | 93.47 | 6.53 | 24.14 | |
Non-Veg | 97.78 | 2.22 | 93.51 | 6.49 | 8.71 | ||||
HPEM | Vegetation | 0.90 | 96.12 | 88.43 | 11.57 | 97.39 | 2.61 | 14.18 | |
Non-Veg | 99.09 | 0.91 | 95.69 | 4.31 | 5.22 |
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