基于多时相遥感影像的丘陵山区水田地类的自动提取

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1、第25卷第4期安徽地质、，01．25No．42015年l2月GeologyofAnhuiDecember2015文章编号：1005-6157(20151O4一O288—4基于多时相遥感影像的丘陵山区术地类的自动提取程晓亮(芜湖市国土资源局，安徽芜湖241000)摘要：为了从遥感影像上对丘陵山区的水田地类快速、准确的提取，以芜湖市南陵县为例，利用5月份的IRS．P6遥感影像和8月份TM遥感影像，分析水田和其背景地物的光谱特征，在ERDAS软件建立基于多源数据的提取模型，对TM影像中的水田地类进行自动提取。结果表明，该方法的总体提取效果较好，与人机交互解译相比，其精度达

2、到92．7％。误判部分可以通过目视解译加以修正。关键词：多时fn；~陵山区；水田；遥感提取；南陵县中图分类号：TP79；$282文献标志码：A0引言种植面积与本底数据的变化趋势。文以芜湖市南陵县为例，通过两期坚守18亿亩耕地保护红线是当吴健平等人以航片作为定位资料，影像结合提取研究区的水田地类信前及今后国土资源管理部门的重要利用NOAA／AVHRR数据在模糊监息。职责，当前国家正在开展永久性基督分类的基础上估算上海地区的水1试验区及其数据本农田划定，保护耕地，特别是对稻种植面积，具有较高的统计数量精芜湖市南陵县位于安徽省东耕地中水田的保护是耕地保护工作度．杨晓华【6

3、等根据水稻生长期选择南部，地处北亚热带南缘。光照的重要内容。随着我国经济社会快多时相影像，通过概率神经网络算充足，雨量充沛，属于湿润型季风速建设和城镇化进展加速推进，耕法提取水稻种植面积。李长春r等气候，是安徽省最大的水稻产区之地，特别是水田的面积变化应引起人利用SPOT-5卫星影像数据，分析一。南陵县南部丘陵山区主要分布各级政府高度重视。近年来，利用水稻和背景地物的光谱特征，利用有潜育型水稻土，存在与山丘低洼遥感技术和方法对水田面积进行估植被特征波段NDVI作为新波段，处或山冲中，该类型水稻土土温水算在国内外已有研究。MoranM．S选择简单决策树模型提取水稻信温

4、低，水肥、气热不协调，不适合等人早期就基于遥感影像对水稻息。赖格英等人通过研究区数字地种植双季稻，故南部区域多分布种种植面积进行估计；江南等人形模型辅助，利用NOAA／AVHRR植水田，北部多双季稻。在太湖平原以TM数据提取水稻种遥感影像对浙江省丘陵地区进行水数据有：2008年5月6日植面积的实验基础上，采用TM和稻种植面积提取]。过境的IRS—P6卫星遥感数据NOAA综合利用的方法，在江苏省目前的研究多基于高分辨率的(B1，B2，B3，B4)和2007年7月26范围类，对水稻种植面积信息的提遥感数据和水稻生长期间的多幅日过境的Landsat7卫星遥感数据取进行研究

5、。吴炳方等人以江汉NOAA／AVHRR影像，多基于平原(B2，B3，B4，B51，实地调查GPS样平原为主要试验区，采用TM遥感数地区大面积水稻提取，对于基于中点数据，2007年1：1万土地利用据提取水稻种植面积作本底资料，然等分辨率的影像的水田地类的提取类型图。影像经过几何校正、空后用NOAA／AVHRR数据估计水稻和基于丘陵山区的研究较少，本间配准和辐射校正后，重采样为收稿日期：2015-03-l0作者简介：程晓亮(1983一)，男，安徽安庆人，硕士，工程师，现主要从事国土资源管理l丁作。第25卷第4期程晓亮：基于多时相遥感影像的丘陵山区水田地类的自动提取289

6、10mX10m分辨率。所有数据经过的平均亮度值作为试验区各类型地于8月上旬水田处于孕穗期，生长投影变换为albers投影。物波谱响应曲线，从图1可知，由旺盛，水田的光谱特征与林地光谱表1LandsatTM典型地物光谱特征统计表2水田地类提取原理及过程Table1StatisticsofspectralfeaturesoftypicallandfeaturesfrOmLandsatTM本研究区域安徽长江丘陵山区，境内水田以水稻种植为主，对水田地类的提取即对水稻种植面积的提取。2．1水稻遥感影像特征分析IRS．P6和Landsat卫星都属于被动遥感卫星，通过卫星传感器接

7、受和记录地物反射电磁波来获取各类地物的信息，由于各类地物的结备注：①代表采样点的个数，下同。构、组成及物理、化学性质的差异导致太阳光的吸收和反射程度的不特征相近。用B3>B2，FIB3<70，可以区分。同。它们在卫星传感器上所记录的从图1看出，水田、林地和旱2．2．2IRS—P6遥感影像光谱特征分电磁波谱信息也各有不同。植被是地的波谱特征十分接近。水体的波析遥感图像中反映最直接的信息是在谱特征是：B1>B2>B3>B4，居民点本试验区地处长江安徽中南可见光的绿波段有反射峰，在蓝光和的波谱特征是：B1