融合空间信息和高光谱影像的四旁树自动提取方法

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2023.0042

测绘通报 ›› 2023, Vol. 0 ›› Issue (2): 65-71.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2023.0042

融合空间信息和高光谱影像的四旁树自动提取方法

于浩洋^1,2, 董春^1,2, 张辉³

1. 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院, 辽宁阜新 123000;
2. 中国测绘科学研究院, 北京 100830;
3. 青海省自然资源综合调查监测院, 青海西宁 810000

收稿日期:2022-03-04 修回日期:2022-11-23 发布日期:2023-03-01
通讯作者: 董春。E-mail:dongchun@casm.ac.cn
作者简介:于浩洋(1998-),男,硕士生,主要研究方向为遥感影像分类及应用。E-mail:1148953734@qq.com
基金资助:
国家自然科学基金面上项目(71773117);国家社会科学基金重大项目(18ZDA066);国家社会科学基金一般项目(19BTJ019);中国测绘科学研究院中央公益院所基本业务费(AR2122)

Automatic extraction of four-side trees based on fusion of spatial information and hyperspectral image

YU Haoyang^1,2, DONG Chun^1,2, ZHANG Hui³

1. College of Mapping and Geography Science, Liaoning Technical University, Fuxin 123000, China;
2. China Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing 100830, China;
3. Qinghai Natural Resources Comprehensive Investigation and Monitoring Institute, Xining 810000, China

Received:2022-03-04 Revised:2022-11-23 Published:2023-03-01

摘要/Abstract

摘要： 四旁树是森林覆盖率计算的重要组成部分,但因其零星分布,目前的统计方式仍为统计时间长、计算成本大的实地调研方法,缺少使用遥感影像和自动提取的研究。因此本文将多波段的哨兵2号遥感影像作为数据源进行筛选、组合和分类,并结合四旁树定义和空间分析方法,实现对四旁树的自动提取。试验结果表明,运用径向基核函数的支持向量机方法对9、6、4波段组合的遥感影像分类结果的总体精度为93.673 5%,Kappa系数为0.918 1,四旁树提取精度为90%,试验精度最高。相对于实地调查方法,该提取方法精度高且速度更快,更适用于大范围的四旁树信息提取与变化检测。

关键词: 四旁树, 影像分类, 空间分析, 自动提取, 支持向量机

Abstract: Four-side trees are an important part of forest coverage calculation. However, due to its sporadic distribution, the current statistical method is still a field research method with long statistical time and high calculation cost, and there is a lack of research on the use of remote sensing images and automatic extraction. Therefore, this paper takes the multi band Sentinel-2 remote sensing image as the data source for screening, combination and classification. It combines the definition of four-side tree and spatial analysis method to realize the automatic extraction of four-side tree. The experimental results show that the overall accuracy of the classification results of remote sensing images combined with 9, 6, 4 bands by using the support vector machine method of radial basis kernel function is 93.673 5%, the Kappa coefficient is 0.918 1, and the extraction accuracy of four side tree is 90%. The experimental accuracy is the highest. Compared with the field investigation method, this extraction method has high precision and faster speed, and is more suitable for a wide range of four-side tree information extraction and change detection.

Key words: four-side trees, image classification, spatial analysis, automatic extraction, support vector machines

中图分类号:

P237

于浩洋, 董春, 张辉. 融合空间信息和高光谱影像的四旁树自动提取方法[J]. 测绘通报, 2023, 0(2): 65-71.

YU Haoyang, DONG Chun, ZHANG Hui. Automatic extraction of four-side trees based on fusion of spatial information and hyperspectral image[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2023, 0(2): 65-71.

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Automatic extraction of four-side trees based on fusion of spatial information and hyperspectral image

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