结合高光谱和高空间分辨率影像提取城市固体废弃物堆

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0044.

测绘通报 ›› 2016, Vol. 0 ›› Issue (2): 38-41,78.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0044.

结合高光谱和高空间分辨率影像提取城市固体废弃物堆

雒立群^1,2, 郭舟¹, 赵文智¹, 柴友玲², 张备², 董忠亮²

1. 北京大学遥感与地理信息系统研究所, 北京 100871;
2. 61243部队, 新疆乌鲁木齐 830006

收稿日期:2015-02-02 出版日期:2016-02-25 发布日期:2016-03-08
通讯作者: 郭舟
作者简介:雒立群(1982-),男,硕士,工程师,主要研究方向为空间数据的多尺度表达及模式识别。E-mail:lqluo.pku@gmail.com
基金资助:
国家自然科学基金(41301493)

Combining Hyperspectral and High-resolution Images to Extract Municipal Solid Waste Dumps

LUO Liqun^1,2, GUO Zhou¹, ZHAO Wenzhi¹, CHAI Youling², ZHANG Bei², DONG Zhongliang²

Received:2015-02-02 Online:2016-02-25 Published:2016-03-08

摘要/Abstract

摘要： 城市固体废弃物给城市的环境及居民的生活质量造成了严重的影响。利用遥感手段提取城市固废堆具有及时和高效的特点,因此具有十分重要的意义。然而,由于固废堆组成成分复杂、分布不规律,仅仅利用高分辨率影像进行提取十分困难。本文结合高光谱影像和高分辨率影像提取了城市固废堆,采用多尺度的研究方法,在对高光谱和高分辨率影像预处理的基础上,首先在高光谱影像上进行了粗提取,然后将粗略结果映射到高分辨率影像上,进行了精确提取。以北京市地区作为研究区域,使用数据包括获取时间接近的QuickBird影像和Hyperion高光谱影像,利用提出的方法进行固废提取试验,并将最终的试验结果与目视判读结果进行对比,固废堆的识别率为82.35%,准确率为74.81%。同时,该方法与已有的固废提取试验对比结果有显著提高。这一结果表明,本文提出的结合高光谱影像和高分辨率影像提取城市固废堆方法具有可行性。

关键词: 高光谱影像, 高分辨率影像, 城市固废堆, 面向对象影像分析

中图分类号:

P237

雒立群, 郭舟, 赵文智, 柴友玲, 张备, 董忠亮. 结合高光谱和高空间分辨率影像提取城市固体废弃物堆[J]. 测绘通报, 2016, 0(2): 38-41,78.

LUO Liqun, GUO Zhou, ZHAO Wenzhi, CHAI Youling, ZHANG Bei, DONG Zhongliang. Combining Hyperspectral and High-resolution Images to Extract Municipal Solid Waste Dumps[J]. 测绘通报, 2016, 0(2): 38-41,78.

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