基于高分辨率卫星影像的地理信息提取方法研究

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基于易康平台的高分辨率影像在测绘生产中的地物提取

ＢａｓｅｄｏｎｅＣｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ
ＨＵＡＮＧＹａｎ，ＱＵＰｉｎｇ，ＪＩＡＮＧＭｉａｏ
（ＨｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇＩｎｓｉｔｔｕｔｅｏｆＧｅｏｍａｎｔｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈａｒｂｉｎ１５００８１，Ｃｈｉｎａ）
ｍｏｎｉｔｏｉｒｎｇｐｒｏｊｅｃｔｓｕｒｆａｃｅｉｓｃｏｖｅｒｅｄｂｙｔｈｅｉｎｄｉｃａｔｏｒ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｉ【ｇｈ— ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍａｇｅ；ｅＣｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｏｂｊｅｃｔ —ｏｉｒｅｎｔｅｄ；ｍｕｈｉ — ｓｃａｌｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｏｂｊｅｃｔｓｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｗａｙｓｈａｓｍａｄｅｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｐｒｏｇｒｅｓｓ．Ｔｈｅｍａｐｐｉｎｇｄｅｐａｒｔｍｅｎｔｓｅｘｐａｎｄｔｈｅｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｎａｔｉｏｎｌａｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｍｏｎｉｔｏｉｒｎｇｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｔｏｐｒｏｖｉｄｅｔｉｍｅｌｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｕｃｈａｓｌａｎｄｃｏｖｅｒ．Ｉｎｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓ，ｅＣｏｇｎｉｔｉｏｎｓｏｆｔｗａｒｅｉｓｔｈｅｐｌａｔｆｏｍｒｏｆｓａｔｅｌｌｉｔｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ａｎｄｓｔｕｄｙｏｎｈｏｗｔｏｕｓｅ

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。

基于高分辨率影像土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法

基于高分辨率影像土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法摘要：本文介绍了基于高分辨率影像的土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法，利用遥感技术动态监测土地利用的本质是对图像系列时域效果进行量化，通过量化多时相遥感图像空间域、时间域、光谱域的耦合特征，来获得土地利用变化的类型、位置和数量等内容。

利用遥感技术可以快速、大范围的获得土地利用变化区域，例如建设用地、农业用地、工业用地、交通用地，水体（河道变化）等。

关键字：遥感技术土地利用影像分类动态监测图像分割1.背景随着社会经济的发展，特别是城市建设步伐的加速，城市土地利用每年都在发生明显的变化。

传统的土地利用调查需要花费大量的人力、时间和经费,难以适应土地利用的这种快速变化。

遥感以其覆盖面大、信息更新快、人为干扰因素小等优点已逐渐应用到土地利用变化遥感动态监测中。

我国遥感技术在土地资源调查和监测中的应用始于20 世纪90 年代。

国家土地管理局成立以后，在国务院统一布署下，利用了TM、SPOT等多种遥感数据源，进行目视解译、分析和计算机自动分类制图等组织完成了全国县级土地详查，这一成果为各级政府制定经济建设规划、计划，为农业、工业、水利、能源、交通等各专业部门制定规划、计划提供了可靠的数据资料、为各项土地管理工作提供准确依据，已在经济建设、农业生产和土地管理中发挥了重要作用，也为我国开展土地利用动态监测提供了完整、可靠的本底资料。

1.技术流程和关键技术1.技术流程土地利用变化遥感动态监测是一个工作量比较大的过程，对遥感数据的预处理要求较高，变化信息的发现和变化信息的提取可选择和组合的方法很多，技术含量较高。

下图为土地利用变化遥感动态监测的技术流程。

1.动态监测技术流程1.关键技术遥感动态监测主要涉及图像预处理和土地利用变化信息检测和提取两部分，其关键技术也就主要包括图像预处理方法和土地利用变化信息提取方法。

值得我们注意的是，变化检测方法和信息提取方法不能说哪个绝对的好与坏，只能是根据不同的数据源和不同的应用需求选用适合的方法。

应用ENVI软件目视解译TM影像土地利用分类

应用ENVI软件目视解译TM影像土地利用分类一、本文概述随着遥感技术的不断发展，高分辨率卫星影像的获取与处理已经成为土地利用/覆盖分类研究的重要手段。

其中，TM（Thematic Mapper）影像，作为一种经典的中分辨率遥感数据源，具有广泛的应用前景。

然而，如何有效地从TM影像中提取土地利用信息，尤其是通过目视解译的方法，一直是遥感应用领域的研究热点。

本文旨在探讨利用ENVI软件对TM影像进行目视解译的方法，并对土地利用分类的过程进行详细阐述。

文章首先介绍了TM影像的特点及其在土地利用分类中的适用性，然后重点阐述了ENVI软件在目视解译过程中的优势和应用流程。

通过实例分析，本文展示了如何利用ENVI软件对TM影像进行预处理、特征提取、分类决策以及后处理，从而实现高精度的土地利用分类。

本文的研究不仅有助于提升TM影像在土地利用分类中的应用效果，同时也为其他遥感影像的目视解译提供了有益的参考。

通过本文的阐述，读者可以更好地理解ENVI软件在遥感影像处理中的重要作用，掌握土地利用分类的基本方法和技巧，为相关领域的实践和研究提供有力支持。

二、理论基础与技术方法土地利用分类是对地球表面土地利用类型进行划分和识别的过程，它是地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术的重要应用领域。

TM（Thematic Mapper）影像是由美国陆地卫星（Landsat）提供的多波段扫描影像，因其具有较高的空间分辨率和丰富的光谱信息，在土地利用分类中被广泛应用。

目视解译是一种基于专家知识和经验的影像解译方法，它通过人工观察和分析影像的纹理、色彩、形状等特征，结合地物的光谱特性，实现对地物类型的识别。

目视解译在土地利用分类中具有直观、准确和灵活等优点，尤其在处理复杂地物类型和细节信息时表现出色。

在ENVI软件中，目视解译可以充分利用其强大的图像处理和分析功能，如波段组合、色彩增强、空间滤波等，提高解译的精度和效率。

同时，ENVI软件还提供了丰富的地物分类工具和模型，如监督分类、非监督分类等，可以辅助用户进行自动化的土地利用分类。

高分辨率遥感影像的地物提取

高分辨率遥感影像的地物提取随着现代科技的发展，高分辨率遥感影像的应用越来越广泛，除了科研和监测用途，它还广泛应用于城市规划、自然资源管理、气候变化监测、国土安全等领域。

在遥感影像中，地物提取是一项重要的任务，该任务旨在从遥感影像中自动或半自动地提取感兴趣的地物，如建筑物、道路网络、森林等。

本文将探讨高分辨率遥感影像的地物提取技术。

一、遥感影像与地物提取遥感影像是指使用高分辨率卫星、航空器或无人机拍摄的图像，可以提供广阔的范围和多光谱相交的信息。

遥感影像可以捕捉地表的不同特征，如植被、土壤、建筑物等。

然而，遥感影像并不直接提供地物信息，因此需要对遥感影像进行地物提取。

地物提取是从遥感影像中自动或半自动地识别和提取地物的过程。

它是实现遥感应用的重要基础，如土地利用、资源管理、环境研究等。

在过去，地物提取主要基于人工解释和数字化，随着计算机技术的进步和遥感数据量的增加，由算法自动或半自动地提取地物的方法得到广泛应用。

二、高分辨率遥感影像的地物提取方法高分辨率遥感影像相对于低分辨率遥感影像存在较大差异，因此其地物提取方法也有所不同。

通常，高分辨率遥感影像的地物提取方法主要分为基于像素和基于对象两种。

1. 基于像素的地物提取基于像素的地物提取方法通常将像素分类为地物和非地物，其步骤包括：1）特征提取：通常采用灰度、纹理、形状、方向、局部二值模式等特征提取方法。

2）分类方法：包括二元分类和多元分类。

二元分类通常采用最大似然估计、支持向量机等方法。

多元分类可以使用决策树、随机森林等方法。

基于像素的地物提取方法的优点是运算速度快，可以提防噪声和光照等干扰因素，缺点是无法对地物形状和空间分布进行准确的提取。

2. 基于对象的地物提取基于对象的地物提取方法通常将遥感影像分割成不同的对象，再将对象分类为地物和非地物，其步骤包括：1）图像分割：通常采用区域生长、标度空间分割等方法将遥感影像分割成不同的对象。

2）特征提取：通常采用形状、纹理、对称性、光谱等特征提取方法。

不同分辨率影像的撂荒地提取方法

不同分辨率影像的撂荒地提取方法张碧蓉;侯志华;段平;李佳【期刊名称】《测绘与空间地理信息》【年(卷),期】2018(041)007【摘要】撂荒地对土地利用有很大的影响,利用遥感影像识别并提取撂荒地可以进一步加强对其保护和利用,故撂荒地的影像特征提取具有极大的意义.本文着重研究基于不同分辨率影像的撂荒地信息的提取方法,对于高分辨率遥感影像直接采用目视解译的方法,中分辨率影像采用决策树分析法,低分辨率则是采用时间序列的生命周期法及归一化差分植被指数来提取撂荒地.针对不同分辨率影像选择不同方法来进行撂荒地的提取,并分析不同方法的优缺点,可为以后的研究提供思路.【总页数】4页(P176-179)【作者】张碧蓉;侯志华;段平;李佳【作者单位】云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明650500;云南省高校资源与环境遥感重点实验室,云南昆明650500;云南省地理空间信息技术工程技术研究中心,云南昆明650500;太原师范学院地理科学学院,山西晋中030619;太原师范学院地理科学学院,山西晋中030619;云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明650500;云南省高校资源与环境遥感重点实验室,云南昆明650500;云南省地理空间信息技术工程技术研究中心,云南昆明650500;云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明650500;云南省高校资源与环境遥感重点实验室,云南昆明650500;云南省地理空间信息技术工程技术研究中心,云南昆明650500【正文语种】中文【中图分类】P237【相关文献】1.基本农田变化信息在不同空间分辨率卫星影像中的提取方法研究 [J], 王小燕;吴玺;魏来;肖兵;卿民福;任国业2.一种面向对象结合变差函数的高分辨率遥感影像茶种植区自动提取方法 [J], 张世超;王常颖;李劲华;张志梅3.基于多尺度分割技术的高分辨率影像信息提取方法分析 [J], 李靖霞;文金花4.高分辨率遥感影像线状地物提取方法研究 [J], 刘立;彭刚5.基于多尺度分割技术的高分辨率影像信息提取方法分析 [J], 李靖霞;文金花因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

应用高分影像的内外业一体化地形图制作研究

科技资讯2015 NO.26SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION农业与生态环境67科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION随着信息技术的快速发展,卫星遥感技术得到了突破性进展,随着商用卫星IKONOS,QuickBird相继发射成功,卫星遥感突破了米级空间分辨率的局限,极大地促进了各应用行业的科技进步和管理水平。

高分辨率卫星籍管理等工作。

遥感在国土资源调查评价、土地利用动态监测、土地更新调查以及大中比例尺地形图测绘等方面已取得显著成绩。

该文主要介绍高分辨率遥感数据在土地整理工作中大中比例尺地形图测绘方面的应用。

1 卫星遥感技术在土地整理中地形图测绘上的优势目前的土地整理项目对项目区地形图的精度和现势性要求都较高,单靠野外数字化采集数据方法可靠、精度也较高,但外业工作量大,且在地貌起伏大、植被覆盖好的地段施测困难。

应用卫星遥感技术可以充分发挥遥感技术的优越性,能够快速及时获取土地整理区域的多时相数据,最大程度地保证监测的及时性及现势性,有效降低人为因素干扰,客观反映实际情况,减少地形、地貌、海拔、气候等自然因素的影响,最大程度地节省人力、物力和财力。

随着高分辨率遥感影像的普遍应用以及遥感数字影像分类技术的发展,在专业的地理信息系统软件平台下,通过人机交互解译,根据影像中各地类、地物的色调、形状、阴影、纹理、位置和大小等特征,可直接勾绘出土地整理区域内各地类地物边界,同时赋予所勾绘的地物各种属性,以便进行下一步的数据统计与汇总工作,使工作效率大大提高,这一技术方法具有周期短、精度高、可操作性强、信息提取和更新速度快等特点。

2 研究方法2.1 总体思路2.1.1 数据源的选择首先要根据实际需要购买遥感影像数据源。

影像分辨率是决定影像精度的一个重要指标,影像精度要满足相应比例尺地图对于影像识别能力和成图精度要求,同时又要考虑成本。

基于“高分四号”卫星影像洞庭湖湿地信息提取

基于“高分四号”卫星影像洞庭湖湿地信息提取随着卫星技术的不断发展，高分辨率卫星成为了获取地球上重要自然生态系统变化信息的强有力的工具。

本篇论文基于“高分四号”卫星的多光谱遥感数据，对洞庭湖湿地进行信息提取研究。

一、研究背景洞庭湖湿地是中华人民共和国的一个重要的湿地生态系统，也是世界自然保护区网络中的一个重要组成部分。

随着社会经济的发展，湖泊水源的丧失、城市化和工业化的扩张等等因素，洞庭湖湿地的生态系统和生物多样性受到了严重的影响。

因此，对于了解洞庭湖湿地生态环境的变化和保护，具有十分重要的意义。

乘载着高分辨率遥感传感器的“高分四号”卫星具有较高的空间分辨率、覆盖面广、反射率稳定等特点。

因此，利用高分四号卫星遥感数据进行洞庭湖湿地信息提取是研究湿地生态环境以及进行保护工作的重要途径。

二、研究内容本文通过遥感数据处理软件ENVI对洞庭湖湿地的多光谱遥感数据进行处理，提取湿地区域、水体分布等重要信息，为湖泊健康评估、保护计划制定和管理提供科学数据支撑。

1. 遥感数据的获取和预处理高分四号遥感数据的获取是本文进行洞庭湖湿地信息提取的前提。

本文获取了高分四号的多光谱数据，其中包括红、绿、蓝、红外等波段数据。

收到的遥感数据具有多种误差，本文利用ENVI软件进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何校正等，为后续的提取提供良好的数据基础。

2. 湿地区域提取利用ENVI软件中的带通滤波器、NDVI指数等方法，本文对洞庭湖湿地进行了较为精准的湿地区域提取。

首先，通过选择适当的带通滤波器波段，找到水体和植被的不同反射率，然后利用NDVI指数，通过计算不同波段的反射率，识别出绿色植被区域所占比例，并将其与水体区域相结合，即可提取湿地区域。

3. 水体分布提取根据不同波段的反射率特征，结合水体的空间布局特征，采用多方法综合提取了洞庭湖湿地中的水体区域。

首先，通过多波段特征分析，区分出水体的光谱特征，然后结合水体的空间分布情况，运用聚类分析等方法，得出水体分布。

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基于高分辨率卫星影像的地理信息提取方法
研究
随着卫星技术的不断发展，高分辨率卫星影像成为了地理信息提取的主要数据来源之一。

利用高分辨率卫星影像可以提取各种地理信息，比如地表覆盖类型、地形地貌特征、城市建筑物分布等。

本文将就基于高分辨率卫星影像的地理信息提取方法进行研究和探讨。

一、高分辨率卫星影像的分类方法
高分辨率卫星影像的分类方法有很多种，其中比较常用的有：像元分割法、目标识别法和特征提取法。

1. 像元分割法
像元分割法是利用像素点之间的差异来划分图像中的不同区域。

这种方法适合于处理连续性较好、灰度变化较小的高分辨率卫星影像。

像元分割法的主要优势在于对小规模特征的描述和分割具有很好的效果。

2. 目标识别法
目标识别法是通过识别高分辨率卫星影像上的目标来实现分类。

这种方法适合于处理具有明显物体的高分辨率卫星影像，如建筑物、道路、水体等。

目标识别法的主要优势在于对面积较大、复杂的物体具有较好的识别能力。

3. 特征提取法
特征提取法是通过提取高分辨率卫星影像上的一些特定特征来进行分类。

这种方法适合于处理具有细节和纹理特征的高分辨率卫星影像，如植被、地貌等。

特征提取法的主要优势在于对具有不规则形状和缺陷的物体具有很好的适应性。

二、高分辨率卫星影像的地理信息提取方法
基于高分辨率卫星影像的地理信息提取有很多种方法，常见的有：像元法、目标识别法、遥感技术等。

1. 像元法
像元法是对图像中像元的像素值进行分类，从而实现对地理信息的提取。

这种方法适合于处理较小的地区，如城市更新、自然灾害等。

像元法的优势在于对细节的把握能力强，可以提取出更细致的地理信息。

2. 目标识别法
目标识别法是在高分辨率卫星影像上识别、分割出目标，然后进行分类。

这种方法适合于处理建筑、道路、耕地等具有较强区分度的特定目标。

目标识别法的优势在于对目标进行更为准确、精细的分类和定位。

3. 遥感技术
遥感技术是基于光谱和空间分布信息对高分辨率卫星影像进行分类。

这种方法适合于处理大规模地区，如国土资源调查、生态环境监测等。

遥感技术的优势在于数据量大、覆盖面广，能够提取出更全面、宏观的地理信息。

三、高分辨率卫星影像的地理信息提取应用案例
1. 建筑物提取
高分辨率卫星影像的建筑物提取在城市规划、城市更新、房地产等方面具有广泛的应用。

在卫星影像上，建筑物往往具有鲜明的颜色、光谱特征和形状，可以通过色彩、纹理等特征进行识别、提取。

此外，利用遥感技术和地理信息系统也可以对城市建筑物进行测量、分析、规划和管理。

2. 土地利用分类
高分辨率卫星影像可以对土地利用进行分类，如农业土地、草地、森林等分类。

同时，可以通过监测覆盖面积、种植密度、生长情况等进行农田管理和农业生产调度。

3. 自然灾害监测与评估
高分辨率卫星影像可以用于监测自然灾害，如洪水、地震、土地滑坡等，并提
供灾害评估和分析。

这种应用不仅减轻了灾害带来的人员伤亡和财产损失，还能有效预测和防范自然灾害，具有很大的社会意义和实际应用价值。

四、总结
基于高分辨率卫星影像的地理信息提取方法是当前地理信息学研究的一个重要
领域。

从分类方法到地理信息提取应用案例，本文对该领域进行了系统的研究和探讨。

未来，随着卫星技术的不断发展，高分辨率卫星影像在地理信息提取方面将会更加广泛和深入的应用。