IGSNRR OpenIR
融合数字表面模型的无人机遥感影像城市土地利用分类
宋晓阳1; 黄耀欢2; 董东林1; 张飞3
2018
Source Publication地球信息科学学报
ISSN1560-8999
Volume020Issue:005Pages:703
Abstract城市土地利用是城市生态学中的关键问题,深入了解城市的土地利用对合理规划城市功能分区、提升用地效益、促进区域经济与环境发展具有重要意义。因此,城市土地利用类型分类研究一直是城市规划学和城市地理学研究的核心内容之一。快速发展的无人机技术为城市土地利用分类提供了丰富的数据支撑,基于无人机遥感影像建立的数字表面模型(DSM)和数字正射影像(DOM)可以有效提高城市土地利用分类的精度。为了充分利用无人机遥感影像的丰富信息,本文提出了一种融合高分辨率DOM和DSM的城市土地利用分类方法。本文融合了DOM和DSM作为数据源。在面向对象分类方法的基础上,DSM分别被用于多尺度分割过程中像元融合的最终阈值和地物分类过程中的地物高度特征。该方法在天津市宝坻区的京津新城进行了验证,结果表明,相对于最初的多尺度分割方法,融合DSM后的多尺度分割方法的分割质量指数(QR)、过分割指数(OR)、欠分割指数(UR)和综合指数(CR)都有所降低,分割效果明显提高。优化后的面向对象分类方法,在分类精度上有所提高,尤其是道路、建筑物和其他建设用地。总体精度由85%提高到了87.25%,Kappa系数由0.79提高到0.82。由此可看出,优化后的面向对象分类方法可以更有效地进行城市土地利用分类。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/104353
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation1.中国矿业大学
2.中国科学院地理科学与资源研究所
3.中国科学院声学研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
宋晓阳,黄耀欢,董东林,等. 融合数字表面模型的无人机遥感影像城市土地利用分类[J]. 地球信息科学学报,2018,020(005):703.
APA 宋晓阳,黄耀欢,董东林,&张飞.(2018).融合数字表面模型的无人机遥感影像城市土地利用分类.地球信息科学学报,020(005),703.
MLA 宋晓阳,et al."融合数字表面模型的无人机遥感影像城市土地利用分类".地球信息科学学报 020.005(2018):703.
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