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资源一号02C星数据在土地利用分类中的应用
引用本文:印影,姜琦刚,林楠,崔璨.资源一号02C星数据在土地利用分类中的应用[J].科学技术与工程,2014,14(29).
作者姓名:印影  姜琦刚  林楠  崔璨
作者单位:吉林大学综合信息矿产预测研究所和地球探测科学与技术学院,长春,130026
摘    要:以资源一号02C星的2.36mHRC和10mMUX影像为数据源,根据试验区特点进行数据预处理,得到同时具有多光谱和高分辨率特征的影像,采用面向对象的分类方法进行土地利用分类,总结资源一号02C星的数据特点及应用潜力。结果显示:Pansharp融合法能有效保持02C影像的空间和光谱信息;面向对象的分类方法能充分利用02C高分辨率融合影像具有的丰富光谱、形状、纹理等特征信息,总体分类精度达到93.04%,Kappa系数达到0.89,结果优于传统基于像元的分类法。表明资源一号02C影像能较好地应用于土地利用宏观监测。

关 键 词:资源一号C  高分辨率  遥感  土地利用  面向对象
收稿时间:2014/5/15 0:00:00
修稿时间:2014/5/15 0:00:00

Application of ZY-1 02C satellite imagery in land use classification
Yin ying,Lin Nan and Cui Can.Application of ZY-1 02C satellite imagery in land use classification[J].Science Technology and Engineering,2014,14(29).
Authors:Yin ying  Lin Nan and Cui Can
Abstract:This paper chose ZY-1 02C 2.36m high-resolution and 10m multi-spectral imagery as data sources. According to the characteristics of the experimental zone, the authors processed the images to get the multi-spectral and high-resolution images. Then extracted land use information by object-oriented classification. This paper studied the features and the applied potential of ZY-1 02C data at last. Results show that: the optimal fusion method is Pansharp; Object-oriented classification method can make full use of ZY-1 02C high resolution imagery, the classification accuracy and Kappa coefficient are 93.04% and 0.89, better than the traditional supervised classification. These all prove that the ZY-1 02C data can effectively apply to the land-use macroscopic monitoring.
Keywords:ZY-1 02C  high-resolution  remote sensing  land use  object-oriented
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