浅谈高分辨率遥感影像在小区域绿地信息提取中的应用研究

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1、浅谈高分辨率遥感影像在小区域绿地信息提取中的应用研究：高分辨率遥感影像是绿地信息提取的主要数据源。本文以IKONOS影像为数据源，综合运用测绘、遥感技术，以ErdasImagine软件为研究平台，以山东农业大学北校区为实验区，运用非监督分类、监督分类以及目视解译等方法对影像中的绿地信息进行提取，通过精度分析对比，探索出对小区域绿地信息提取的理想方法，为区域绿化提供信息支撑。　　关键词：高分辨率；遥感影像；信息提取；绿地；绿化　　Abstract:Thehighresolutionremotesensingimageisthemaindatasourcesforcollect

2、inggreenspaceinformation.RegardingIKONOSimagesasdatasources,byprehensivelyusingsurveyingandmapping,remotesensingtechnology,applyingtheErdasImaginesoft,makingthenorthcampusofShandongAgriculturalUniversityasthestudyarea,usingthemethodsofunsupervisedclassification,supervisedclassificationandv

3、isualinterpretingtocollectthegreenspaceinformationfromimage,throughtheprecisionanalysiscontrast,thispaperexploresidealmethodstocollectgreenspaceinformationoftheresidentarea,providinginformationsupportforresidengareaafforesting.　　Keyotesensingimage;informationcollecting;greenspace;afforesti

4、ng:S731.1：A：　　　　一引言　　　　快速准确摸清城市绿地现状及绿化水平，是正确评价城市绿地及其生态效益，科学建立和有效管理城市绿地的工作基础［1］。遥感(RS)是一种非接触式对地观测技术，具有覆盖面广、统计速度快等特点，特别是二十世纪九十年代以来，高分辨率传感器技术进展迅猛，空间分辨率达到了1米以内［2］，这为绿地信息的提取提供了有效的数据源。　　本文利用高分辨的IKONOS影像为数据源，主要运用ERDAS等软件进行研究分析，在对影像先期进行波段融合、掩膜处理、植被指数处理的基础上，运用计算机自动分类和目视解译等处理方法，实现对研究区内的绿地信息进行提取，并对提取

5、结果进行精度检验，研究比较信息提取方法，确立基于高分辨率遥感影像针对小区域（社区）提取绿地信息的途径，及其提取的绿地信息为区域绿化服务。　　二数据准备及处理　　　　2.1前期数据准备　　研究区域选择在山东农业大学北校区，其坐落在泰山脚下，属于温带大陆性半湿润季风气候区，四季分明，寒暑适宜，雨热同季，光温同步，正是由于这样四季分明的气候特征，造就了园林植被的多样化。山东农业大学北校区不仅具有上述有利条件，还是具有百年建校历史的农业院校，植被种类繁多，乔冠草搭配合理，绿化面积大，是理想的研究区域。　　IKONOS卫星是世界上首颗提供高分辨率卫星影像的商业遥感卫星，它首次在民用领

6、域将星载传感器的地面分辨率提高到1米以内，为小区域精确提取各类信息提供了条件。本研究所采用的数据是IKONOS（Ⅱ）卫星2008年4月获取的影像数据，数据格式为TIF，投影方式为UTM，坐标系统为S均在一个像元之内，精度符合要求［4］。再应用图像掩膜技术依据区域边界图像进行裁剪，获得研究区域图像。为提高图像的识别率，对研究区影像进行空间增强、辐射增强和光谱增强处理后，图像质量大大改善，虽然混交林、灌木林及草地之间的灰度值非常接近,但根据纹理和形状已经可以目视解译［5］。　　三绿地信息提取　　　　从遥感影像中提取信息，目前应用最广泛的主要还是传统的基于像元的非监督分类和监督分

7、类方法，以及最基本的目视解译方法。遥感影像分类的依据是各类样本内在的相似性，因此，根据影像数据的分布规律，按其自然聚类将其进行分类，在分类结束后通过目视判读或实地调查确定类别属性。　　3.1计算机自动分类　　计算机分类主要有监督分类和非监督分类两种方法。　　（1）非监督分类　　非监督分类在没有先验类别作为样本的条件下，主要根据像元间相似性的大小进行归类合并。由于本研究区域范围小，地物相对简单，拟按绿地、建筑、裸地、其它等4类进行分类，但区域内有一运动场，场内草坪是人造草坪，在彩色影像上也是绿色，与天然绿地颜色相近，