高分辨率影像的山地耕地地块提取方法研究
基于深度学习的遥感影像耕地地块边界提取应用
马海荣.基于深度学习的遥感影像耕地地块边界提取应用［J ］.中南农业科技，2023，44（12）：129-133．农业信息实时、精准地获取是实现农业现代化发展的基础和关键，耕地信息是最重要的基础农业信息，地块又是组成耕地和农户生产经营的最小单位，对地块边界提取是精准农业实践的基础和前提，是实现耕地监测、作物种植监测、产量预测、农业风险评估等应用的重要基础数据［1-3］。
中国土地资源总量多，但人均耕地数量少，高质量的耕地少，可开发的后备资源少，耕地的数量和质量与中国粮食安全息息相关［4-6］。
随着社会经济的发展和城镇化进程的加剧，耕地面积在逐渐减少，从地块级别进行耕地监测有利于加强耕地保护和保证中国粮食安全。
因此，准确、快速地进行大范围内耕地地块信息提取具有重要意义。
遥感技术具有覆盖范围广、空间分辨率高、获取手段方便等特点，已成为获取耕地面积、作物分布、作物生长状况等农业信息的有效途径［7］。
但是耕地地块作为农业生产的基本单元，特别是在中国以小农为生产主体的生产方式下，大多面积小、分布零散、情况复杂、作物种植类型多样，使得在遥感影像上不同地块的光谱、纹理等遥感特征类内差异大，类间差别不明显，难以实现耕地地块边界准确高效地提取。
最开始基于遥感技术的耕地信息提取采用人机交互目视解译的方法实现，该方法也是应用最为广泛的方法，这种作业方式的耕地提取结果精准度依赖于解译者专业水平，并且人力物力成本高，可重复性差。
后来出现的基于像素纹理分析［8］、面向对象［9］、浅层机器学习［10，11］（如随机森林、支持向量机、神经网络等）等方法采用浅层特征提取结构，需要人工进行参数选择和特征选取，无法自主提取分类特征，不能准确提取各种类型耕地，影响了提取结果的精度和准确性。
被广泛应用的深度学习方法可以通过训练大量样本数据，自主学习提取主要特征，无需人工参与且对复杂多变的情况具有更好的鲁棒性，在计算机视觉等领域取得了很好的效果，并被应用于耕地地块信息提取［12］。
如何利用遥感影像进行地形高程信息提取
如何利用遥感影像进行地形高程信息提取引言：随着科技的不断进步和遥感技术的发展，利用遥感影像进行地形高程信息提取已经成为地球科学研究中不可或缺的一部分。
通过遥感技术，我们可以获取到地球表面的影像数据，然后利用这些数据进行地形高程信息的提取和分析。
本文将介绍如何利用遥感影像进行地形高程信息提取，并探讨其中的原理和技术方法。
一、遥感影像的获取遥感影像是通过航空或卫星传感器对地球表面进行感知和测量，获取到的图像数据。
遥感影像可以提供大范围、连续性的地表信息，具有分辨率高、重访率高的优点。
常见的遥感影像包括卫星影像和航空影像。
卫星影像是由各种地球观测卫星收集的数据，具有广覆盖、频率高的特点。
常见的卫星有Landsat、MODIS等，它们可以提供高分辨率的多谱段影像数据。
航空影像则是通过航空器对地表进行拍摄而获得，一般具有较高的分辨率和空间分辨率。
卫星影像适合用于大面积地形高程信息提取，航空影像适合用于对个别区域进行高程信息提取。
二、地形高程信息提取的原理地形高程信息提取是指通过遥感影像数据获取到地表不同位置的高程信息。
地形高程信息提取的原理是利用遥感影像中的光谱、纹理和几何等信息，结合数学模型和算法来重建地形表面。
常用的地形高程信息提取方法包括数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)的生成。
DEM是以数值形式表示不同区域的地表高程信息的一种地理信息系统数据模型。
通过对遥感影像进行处理，可以获取到DEM数据，进而利用DEM数据进行地形高程的分析和提取。
DEM数据常通过插值算法进行生成，得到地表的高程信息。
三、地形高程信息提取的技术方法1. 影像预处理地形高程信息提取之前，首先需要对遥感影像进行预处理。
这包括影像校正、辐射定标和几何纠正等步骤。
影像校正是指根据传感器和大气条件对影像进行校正，消除辐射误差；辐射定标是指将影像数字值转化为反射率或辐射率；几何纠正是指将影像与地理坐标系统进行匹配，以确保影像与地面位置对应。
基于高分遥感影像的耕地地块提取
高分辨率遥感影像在耕地地块提取中的应用1. 介绍高分辨率遥感影像是近年来在土地利用监测和管理中得到广泛应用的一种技术。
在农业领域，耕地地块提取是一项重要的工作，能够帮助农业部门精准掌握土地利用情况，制定科学的农业政策和规划。
本文将探讨高分辨率遥感影像在耕地地块提取中的应用，以及其在农业管理和农业发展中的意义。
2. 高分辨率遥感影像在耕地地块提取中的优势2.1 提供细节丰富的地表信息高分辨率遥感影像能够提供细微的地表细节，包括土地类型、植被覆盖、土地利用等信息，为耕地地块提取提供了丰富的数据来源。
2.2 实现自动化识别和提取借助遥感影像处理软件和算法，可以实现对大规模的地块进行自动化识别和提取，提高了工作效率和准确性。
2.3 可以进行多时相监测和变化分析高分辨率遥感影像具有时间序列性，可以对耕地地块的变化进行监测和分析，帮助农业部门更好地了解土地利用动态变化。
3. 耕地地块提取的技术方法3.1 影像预处理包括大气校正、影像配准和镜头畸变矫正等，以减少影像中的噪声和变形，提高数据质量。
3.2 地物分类利用监督或无监督分类方法，将遥感影像中的地物进行分类，包括耕地、林地、水域等，从而实现对耕地地块的识别和提取。
3.3 变化检测基于多时相的遥感影像，通过像元级别的变化检测算法，可以实现对耕地地块变化的监测和分析。
4. 高分辨率遥感影像在农业管理中的应用4.1 精准施肥和农药通过耕地地块提取，可以对不同地块进行精准施肥和农药，提高农作物的产量和质量。
4.2 土地利用规划基于耕地地块提取结果，能够制定科学的土地利用规划，合理利用土地资源，实现农业可持续发展。
5. 个人观点和总结高分辨率遥感影像在耕地地块提取中的应用，为农业管理和农业发展带来了诸多益处。
通过对耕地地块的精准提取和监测，可以实现精细化管理和智能化农业生产，提高土地资源利用效率，促进农业可持续发展。
以上是我按照你提供的要求撰写的关于基于高分遥感影像的耕地地块提取的文章，希望能够满足你的需求。
高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取方法探讨
高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取方法探讨摘要:随着高分辨率遥感技术发展,高分辨率遥感影像得到广泛应用,特别是高分辨率遥感影像面向对象信息提取技术应用广泛。
本文以某地区遥感影像为基础数据,探讨了高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取的技术方法,并对耕地信息提取实验结果进行精度评价,得到了良好的效果。
关键词:面向对象特征提取耕地随着遥感卫星技术的发展,高分辨率遥感影像得到了普遍应用,遥感信息提取技术得到了快速发展,特别是面向对象高分辨率遥感影像信息提取技术的实现,为人们的生产生活提供了极大方便。
面向对象提取技术促进了影像分析技术的发展[1],与传统的基于像素的分类结果相比,基于目标对象的方法得到的结果更容易被解译,而且处理结果中图斑的完整性更好[2]。
特别是利用面向对象的分类方法进行了耕地信息提取,能达到理想的精度,效果较好。
本文就基于ENVI EX高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取技术方法进行探讨。
1 研究区域和影像数据1.1 数据源为了准确的提取耕地信息,选择某城市全色波段与多光谱融合后的影像作为实验数据,研究区域中包括典型的耕地,以及少量的建筑物和水体。
2 耕地信息提取及分类2.1 发现对象2.1.1 准备工作根据数据源和特征提取类型等情况,进行分类提取之前,可以有选择地对对原始影像进行几何校正、辐射校正等预处理工作,如调整空间分辨率、调整光谱分辨率等。
2.1.2 影像分割及分割参数的确定影像多尺度分割中的尺度是一个关于多边形对象异质性最小的阈值,决定生成最小多边形的级别大小,分割的质量及信息提取的精度。
ENVI EX提供了一种阈值法进一步精炼分块的方法,即基于亮度值的栅格操作,根据分割后结果中的一个波段的亮度值聚合分块。
分割效果的好坏一定程度决定了分类效果的精确度,结合preview 预览分割效果,选择一个理想的分割阀值,尽可能好地分割出边缘特征。
根据参数选择原则,设置分割参数,通过试验得出,分割尺度为50,耕地类型能够被准确的分割出来,该参数比较合适。
测绘技术中的地形要素提取方法
测绘技术中的地形要素提取方法摘要：地形要素提取是测绘技术中的一个重要领域，它通过分析地形数据，提取出地表上的各种要素信息，为地理信息系统、土地利用规划、环境保护等领域提供了重要的支持。
本文将介绍地形要素提取的基本原理和常用方法，并对其应用进行探讨。
一、地形要素提取的基本原理地形要素提取是通过遥感技术获取地表特征信息，并加以分析和处理，得出地形要素的空间分布和属性特征。
其基本原理是通过分析地形数据中的高程、坡度、坡向等信息，提取出地表上的山脊、河流、湖泊、道路等地形要素。
二、地形要素提取的常用方法1. 基于高程数据的地形要素提取方法基于高程数据的地形要素提取方法是最常用的方法之一。
通过对高程数据进行滤波、插值和分析处理，可以提取出地表的高程信息。
常用的方法包括数字高程模型（DEM）分析和等高线提取法。
2. 基于影像数据的地形要素提取方法基于影像数据的地形要素提取方法利用遥感影像中的颜色、纹理、形状等特征来提取地表要素信息。
常用的方法包括对象提取法、纹理分析法和形状识别法。
其中，对象提取法是应用最广泛的方法之一，它通过定义特征和阈值，将影像中的地物目标提取出来。
3. 基于点云数据的地形要素提取方法点云数据是一种三维点阵数据，可以直接反映地物表面的形态和位置信息。
基于点云数据的地形要素提取方法是近年来发展起来的新技术。
它通过对点云数据进行过滤、分类和分析处理，可以提取出地表上的各种地形要素。
常用的方法包括基于特征的点云分类法和基于拟合的点云分割法。
四、地形要素提取的应用地形要素提取在地理信息系统、土地利用规划、环境保护等领域有广泛的应用价值。
如在地理信息系统中，地形要素提取可以帮助建立精确的地理基础数据库，为地理空间分析提供数据支持。
在土地利用规划中，地形要素提取可以辅助规划人员快速了解土地利用现状，评估土地利用潜力。
在环境保护中，地形要素提取可以帮助监测地表的水资源、土壤质量和植被覆盖等，提供科学依据。
土地利用变更调查中高分辨率卫星遥感影像应用
Technological Innovation4《华东科技》土地利用变更调查中高分辨率卫星遥感影像应用吴媛媛（广东省国土资源测绘院，广东 广州 510500）摘要：目前我国的科学技术不断发展，卫星遥感影像的分辨率也不断提高，其在土地管理中的利用率也不断提高。
本次综述主要是以武汉为例，通过Spot5影像进行土地利用变更调查研究，并通过影像图斑分析了判读的精度。
关键词：土地利用变更调查；高分辨率卫星遥感影像；应用所谓的土地利用变更调查就是依据野外实地的调查情况，通过目前已经存在的基础图件逐一转绘量算变化的图斑，从而将土地利用现状的图件和基础数据进行更新，保证土地利用资料的现势性。
目前更新土地利用现状的方法有两种，一种是通过目前已经存在的基础图在外实地对照，通过皮尺或经纬仪等测量设备重新量取相关位置的数据，之后在现有的土地利用图上将变更后的图斑绘制上去。
另一种是通过航测相片图进行外业调绘，之后将绘制、处理获取的变更的图斑资料。
第一种更新方法速度慢，精度低，且针对变化范围大或内容多的区域丈量难度较大；而航测相片的费用相对较高且周期较长，同时传统更新方法的自动化程度低，成图周期长，无法保证更新的全面性和实时性。
在土地利用状况的调查中，上述更新方法均较为落后，无法及时反映土地的变化情况，无法适应当下社会和经济的快速发展需求，影响土地利用规划、耕地保护、土地利用政策的执行、制定，对整个土地的管理工作造成严重影响。
因此需要寻找一种实用性高、方便快捷的图像更新方法，用以保证土地利用资料的现势性，提高国民经济的发展。
随着遥感技术的不断发展，卫星遥感技术在土地利用变更调查中广泛应用，是一种有力的调查工具。
卫星遥感影像具有分辨率高，覆盖范围大的优势，其能客观，及时，周期性的对地表覆盖信息进行反馈，尤其是近年来发射的遥感卫星，分辨率更高，例如快鸟2卫星、SPOT5、IKONS 卫星其地面分辨率分别为0.61m、2.5m、1m，应用于土地利用变更调查中能准确快速的全面调查土地的情况，掌握其质量，数量，权属以及利用情况，使快速更新土地利用图变成现实，同时其价格低，因此逐渐在土地利用变更调查中应用。
高分辨率卫星遥感影像的处理与分析研究
高分辨率卫星遥感影像的处理与分析研究遥感技术的迅速发展和卫星的不断更新，为高分辨率卫星遥感影像的处理与分析提供了更加精准和丰富的数据来源。
这些卫星影像在农业、城市规划、环境保护等领域具有重要的应用价值。
本文将重点探讨高分辨率卫星遥感影像的处理与分析研究，探讨其在不同领域的应用。
首先，高分辨率卫星遥感影像处理中的一项主要任务是图像预处理。
该过程主要包括影像纠正、边缘填充、噪声去除等。
影像纠正通过校正算法来去除观测误差和大气扰动，使影像具有准确的地理地位信息。
边缘填充可以避免影像出现黑边或白边，提高处理结果的准确度。
噪声去除则通过滤波等方法来消除图像中的干扰信息，以便更好地获取感兴趣区域的细节和特征。
其次，高分辨率卫星遥感影像的分析研究可以帮助从影像中提取有用的信息和特征。
例如，基于卫星遥感影像的土地利用和覆盖分类研究可以对地表特征进行有效的判别和分类，以实现对土地利用的监测和管理。
此外，遥感影像还可以用于测绘、环境保护和灾害监测等方面的研究。
通过分析高分辨率卫星遥感影像，可以获取更准确的数据，为科学研究和决策提供支持。
高分辨率卫星遥感影像的处理与分析研究在农业领域具有广泛的应用。
农业是国民经济的重要支柱，准确获取土地利用信息和作物生长状况对精细农业管理具有重要意义。
通过高分辨率卫星遥感影像的处理与分析，可以实现对耕地面积、作物表型、农药施用等信息的监测和分析，帮助农民制定科学合理的种植方案，提高农作物的产量和质量。
此外，遥感影像还可用于监测气象条件和水资源利用情况，以提供更加准确的农业气象服务和水资源管理决策支持。
在城市规划和管理方面，高分辨率卫星遥感影像的处理与分析研究也发挥着重要的作用。
城市快速发展导致土地利用、环境污染、交通拥堵等问题的日益严重，而遥感影像的获取和分析可提供全面的城市信息，帮助规划师和决策者更好地进行城市规划和管理。
通过遥感影像，可以进行城市扩展和改扩建项目的评价和监测，提供空间分析和决策支持。
利用高空间分辨率遥感数据的农作物种植结构提取
利用高空间分辨率遥感数据的农作物种植结构提取刘克宝;刘述彬;陆忠军;宋茜;刘艳霞;张冬梅;吴文斌【摘要】农作物种植结构是掌握粮食种植面积和产量的重要前提,也是进行作物结构调整与优化的依据.该研究以黑龙江肇东市为研究区域,以高空间分辨率RapidEye影像为遥感数据,基于最大似然监督分类方法提取了肇东市2011年农作物种植结构空间分布,利用地面样方调查数据进行了线状及细小地物扣除系数计算,实现遥感提取的农作物种植面积的精细提取,然后从面积数量和空间位置两个方面对遥感提取的农作物种植结构进行了精度评价.研究结果表明,利用RapidEye数据提取的农作物种植面积数据总体精度为97.00％,位置精度为96.15％,高空间分辨率数据在农作物种植结构遥感提取中具有重要潜力,线状及细小地物扣除系数可以有效减小线状及细小地物对高分提取的农作物种植结构的精度.【期刊名称】《中国农业资源与区划》【年(卷),期】2014(035)001【总页数】6页(P21-26)【关键词】高空间分辨率;农作物种植结构;扣除系数;精度【作者】刘克宝;刘述彬;陆忠军;宋茜;刘艳霞;张冬梅;吴文斌【作者单位】黑龙江省农业科学院遥感技术中心,哈尔滨150086;黑龙江省农业科学院遥感技术中心,哈尔滨150086;黑龙江省农业科学院遥感技术中心,哈尔滨150086;黑龙江省农业科学院遥感技术中心,哈尔滨150086;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京100081;黑龙江省农业科学院遥感技术中心,哈尔滨150086;黑龙江省农业科学院遥感技术中心,哈尔滨150086;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京100081【正文语种】中文农作物种植结构反映了人类农业生产在空间范围内利用农业生产资源的状况，是弄清农作物种类、数量结构和空间分布特征的重要信息，也是进行农作物结构调整与优化的依据［1］。
农作物种植结构信息获取较常用的方法是统计汇总，即通过获取某一较小行政单元的农作物种植结构信息，然后逐层汇总统计得到区域层次的农作物种植结构。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
高分辨率影像的山地耕地地块提取方法研究
摘要文章提出了一种基于光谱特征和数学形态学相结合的方法自动提取山地耕地地块。
首先利用影像分类结果对原始图像的灰度值进行对比增强处理；然后对图像进行小波变换，并对小波变换后的低频图像进行形态梯度和区域生长分割；分割后的图像进行边缘连通和移除小区域计算，去除多余边缘；最后对重构图像进行canny算子边缘信息检测，得到最终的地块提取结果。
利用数学计算软件MATLAB在高分辨率遥感影像上作了实验，并进行了总结和分析。
关键词：地块；形态梯度；区域生长；小波变换；图像分割
AbstractA new method of farmland parcel of mountainous region extraction from high resolution remote sensing image based on Spectral characteristics and morphological gradient segmentation was proposed in this paper. First，classification results were used to enhance the contrast of gray- scale value o f typical pixels in the orig inal image using the high resolution remote sensing imag based on spectral information. Second，wavelet transform was applied to Smooth the enhanced image，then Morphological gradient and Region growing method were used to image segmentation，the results was processing with Edge connectivity and remove the small region algorithm .Finally，inverse wavelettransform was taken to get the reconstructed image，then Canny operator was introduced to add the edge information，and the result of farmland parcel segmentation was obtained. The developed method has tested on high resolution remote sensing image under MATLAB.
KeywordsParcel；Morphological gradient；Region growing；Image segmentation
1 引言
耕地是土地资源最重要、最珍贵的部分，保护耕地就是保护我们的生命线。
我国是个多山地的国家，大部分耕地分布在山地丘陵区，人地矛盾突出，耕地的后备资源有限，耕地问题始终制约着我国农业和整个国民经济的发展。
因此如何准确地获知耕地资源信息成为耕地资源可持续利用的迫切需要。
地块是指可辨认出同类属性的最小土地单元，即内部特性和区位条件相对均匀的土地区域，是评定和划分土地级别的基本空间单位。
地块作为评价单元，在土地利用动态监测、土地覆盖、精准农业和生态规划等领域都有着非常重要的意义。
近年来，从遥感影像中提取耕地信息的方法相继提出并得到了应用。
但对于自动提取耕地地块的研究较少。
耕地信息提取是遥感专题信息提取的难点之一，因为耕地与背景地物在空间上镶嵌，相互交错而构成复杂的混合体。
加上山地存
在一定的阴影，增加了耕地地块自动提取的难度。
2 研究内容
目前，对于地块的提取方法主要是借助GIS软件对高分辨遥感影像进行人工手动数字化，这种方法劳动强度大，效率较低，并且和操作人员的经验密切相关，因此具有很强的主观性。
基于图像光谱信息自动提取地块的方法也有少量研究，胡潭高等[1] 提出了一种基于小波变换和分水岭分割的高分辨率遥感图像耕地地块提取方法，该方法对于提取大面积的耕地地块取得了较好的效果。
数学形态学图像处理[2]的基本思想是利用一个称作结构元素的“探针”收集图像的信息。
当探针在图像中不断移动时，便可考察图像各个部分间的相互联系，从而了解图像各个部分的结构特征。
数学形态学的基本运算有四个：膨胀、腐蚀、开启和闭合。
数学形态学已广泛用于遥感影像处理，如面状地物提取[3]，遥感图像分割[4]，基于遥感影像提取道路网络[5]等。
本文在总结前人经验基础上，提出了一种基于光谱特征和数学形态学相结合的方法自动提取山地耕地地块。
首先利用影像分类结果对原始图像的灰度值进行对比增强处理；然后对图像进行小波变换，并对小波变换后的低频图像进行形态梯度分割，然后再利用区域生长算法进行搜索，进行再次分割；对分割后的图像进行区域连通和移除小区域计算，去除多余边缘；最后对重构图像引入Canny 算子提取边缘信息，并对图像进行区域标记，得到最终的地块提取结果。
3 方法
基于光谱特征和数学形态学相结合的方法自动提取山地耕地地块的主要流程（见图3.1）：分类后影像灰度值对比增强，基于小波变换的平滑处理，形态梯度与区域生长算法的图像分割，区域连通和移除小区域计算去除多余边缘，对重构图像进行边缘检测及区域标记等环节。
图3.1 图像分割流程图
3.1图像增强处理
空间上与耕地地块相邻的像元，其灰度值通常与其相邻的耕地像元比较接近，如果直接运用基于光谱特征图像分割的方法，难以准确得到耕地地块边缘；首先通过图像分类方法区分出典型地物和耕地，然后对分类后的图像进行灰度值拉伸，目的是增强典型地物与耕地灰度值对比度，避免边缘混淆，从而提高图像分割的精度。
3.2 小波变换
小波变换是一种信号的时一频分析方法。
它具有多分辨率分析的特点。
本文选取小波变换对典型地物灰度值对比增强后的图像进行平滑预处理，不仅可以缓解图像过度分割的问题，还能有效抗噪。
具体方法如下：
(1)对图像进行2层的二维小波分解；[c，l]=wavedec2(I，2，’db3’)；csize=size(c)；式中I为经过图像增强后图像，’db3’为小波函数。
(2)对低频系数进行放大处理，并抑制高频系数；for i=1：csize(2)；if(c(i)<300)；c(i)=c(i)*2；elsec(i)=c(i)/2；(3) 通过处理后的小波系数重建图像；Raster_w=waverec2(c，l，’db3’)；式中Raster_w为经过小波变换平滑处理后的图像。
3.3基于形态梯度的图像分割
形态梯度具有边缘定位精度高，连接性好，且对噪声不放大等优点。
首先我们利用它先对图像进行预处理，即对耕地地块的边缘进行定位，这样可以减弱“假”边缘信息，增加“真”边缘信息，从而对边缘位置进行定位，达到提高分割的精度的目的。
然后运用膨胀腐蚀法提取边缘，取半径为1的圆形结构元素取半径为1的圆形，灰度值为150，即，然后运用区域生长法进行搜索。