无证矿山图斑信息的自动提取方法研究

第32卷 第8期

2018年8月

北京测绘

B e i j i n g S u r v e y i n g a n d M a p p i n g

V o l .32 N o .8

A u g

u s t 2018引文格式:洪友堂,郑晶.无证矿山图斑信息的自动提取方法研究[J ].北京测绘,2018,32(8):991-994.

D O I :10.19580/j

.c n k i .1007-3000.2018.08.024[收稿日期] 2018-01-15

[作者简介] 洪友堂(1965-

),男,北京人,副教授,主要从事工程测量和遥感技术方面的教学与科研工作三E -m a i l :h o n g y o u t a n g

@163.c o m 无证矿山图斑信息的自动提取方法研究

洪友堂 郑 晶

(中国地质大学(北京),北京100083

)[摘 要] 为了自动快速提取无证矿山图斑信息,首先利用面向对象的技术对遥感影像进行分类,

获取包括植被二水体二道路二居民地及裸地等分类成果图;然后通过图像差值变化检测方法对变化图斑进行提取,得到面向对象分类的二值图三在此基础上,叠加已有的矿权资料,获得疑似无证矿山图斑信息三最后通过目视判读和野外验证的方法对提取的疑似无证矿山图斑进行筛选,最终确认无证矿山图斑三从本文的研究结果来看,结合变化检测的面向对象分类方法对目标图斑的提取具有一定的可行性.

[关键词] 面向对象;

分类;变化检测;二值图[中图分类号] P 237 [文献标识码] A [文章编号] 1007-3000(2018)08-0991-4

0 引言

随着社会的不断进步,矿产资源的采掘利用不断增多,违法开采事件不断发生三本研究以此为背景,将九江市西北部作为试验研究区,采用遥感和地理信息系统技术,基于高分辨率遥感图

像[1]

,利用面向对象分类技术结合变化检测方法

对无证矿山图斑信息的自动提取方法进行研究,期望为动态遥感监测提供更智能化的操作

方法[

2]

三1 研究区概况

研究区位于长江中下游成矿带,是江西省三大成矿带中赣西北成矿带的核心区域,矿产资源极为丰富三

试验区南北宽约16.6k m ,东西长约26.6

k m 三整体面积约为445k m 2,

全部在江西省九江市的辖区内三在该试验区内,搜集到的采矿权共有73个,

其中,能源矿种矿权1个,金属矿种矿权6个,非金属矿种矿权66个三

实验数据采用2010年5月10日和2011年4月17日接收的S P O T 5影像,截取了整景影像的一部分三影像整体质量较好,云雾极少,色

彩丰富,适合于进行矿山监测三

2 面向对象的遥感影像分类[

3-4

]

按照地物特征规则,首先在第三层中提取湖泊和森林三之后在第二层中提取水库二稀疏植被以及居民地,在提取裸地之前必须先对已经提取的稀疏植被和居民地取反,在取反后的图像中依据规则进行提取裸地地类三最后到第一层中,先行提取河流,然后提取道路;将二二三图层的地物通过父类继承的方式继承到第一层的相应类别

中,并进行同类合并,形成最终成果图[5-8

],分类

如图1所示三

图1 面向对象分类影像图

将地物分成了六大类,即植被二水体二道路二居民地二裸地以及未分类三从图中可以看出,植