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[發明專利]面向對象分類技術實現河口灘涂分類面積提取的方法在審

專利信息
申請號: 201610129501.9 申請日: 2016-03-08
公開(公告)號: CN105678818A 公開(公告)日: 2016-06-15
發明(設計)人: 程乾;陳奕霏;孔邦杰 申請(專利權)人: 浙江工商大學
主分類號: G06T7/60 分類號: G06T7/60;G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 杭州中成專利事務所有限公司 33212 代理人: 冉國政
地址: 310012 浙*** 國省代碼: 浙江;33
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 面向 對象 分類 技術 實現 河口 灘涂 面積 提取 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及一種面向對象分類技術實現河口灘涂分類面積提取的方法。

背景技術

灘涂圍墾是沿海地區為了緩解用地需求、堅守耕地紅線、調和人地矛盾所采取的 重要措施之一。由于灘涂圍墾改造的歷史和開發利用的方式不同,從老圍墾區到新圍墾區, 土壤性質差異較大,受其影響,土地利用方式、農業種植結構和作物類型也存在著較大差 異,并進一步造成了不同圍墾區土地利用類型的差異。

學術界對于灘涂圍墾區土地利用結構及其變化進行了大量的研究,主要是利用傳 統的監督或非監督分類方法對圍墾區多時像的遙感影像進行分類,并在研究區整體尺度上 分析土地利用類型的分布規律和變化趨勢(劉勇,黃海軍,劉艷霞.基于RS和GIS的近代黃河 三角洲灘涂變化分析[J].海洋科學,2012,36(2):82-87)。譚衡霖利用遙感技術和地理信息 系統技術相結合對鄱陽湖濕地生態環境遙感變化監測研究(譚衡霖.鄱陽湖濕地生態環境 遙感變化監測研究[D].北京:中科院遙感所,2002);鄭小慎選用多期的天津海岸帶的灘涂 資源的TM影像圖,探討了遙感與地理信息系統相結合的技術在天津海岸帶灘涂研究中應用 的明顯優勢(鄭小慎.遙感技術在天津海岸帶灘涂研究中的應用[J].控制管理,2007,23: 35-36);宋立松等采用遙感信息圖譜的方法對杭州灣灘涂資源進行了分析研究,在GIS技術 下,探討了錢塘江河口及杭州灣灘涂資源變化信息圖譜(宋立松,王新,向衛華,周強.杭州 灣灘涂資源遙感動態監測分析[J].浙江水利科技,2007(1):11-17);李貴東等利用多期TM 影像,在GIS技術支持下,對上海市灘涂濕地空間分布及其變化進行分析(李貴東,周云軒, 田波.基于遙感和GIS的上海市灘涂濕地資源近期變化分析[J].吉林大學學報,2008,38 (2):319-323);劉勇、黃海軍、劉艷霞等基于RS和GIS的技術分析了近代黃河三角洲的灘涂 變化(劉勇,黃海軍,劉艷霞.基于RS和GIS的近代黃河三角洲灘涂變化分析[J].海洋科學, 2012,36(2):82-8.);莫利、曹宇、胡遠滿等利用面向對象技術對杭州灣南岸濕地景觀地區 進行分類(莫利,曹宇,胡遠滿.面向對象的濕地景觀遙感分類——以杭州灣南岸地區為例 [J].濕地科學,2012,10(2):206-213)。

發明內容

本發明的目的在于:提供一種面向對象分類技術實現河口灘涂分類面積提取的方 法,能夠對河口灘涂分類利用的信息進行高精度提取,且操作簡便,可行性強。

為實現上述目的,本發明采取下述技術方案:

本發明是一種面向對象分類技術實現河口灘涂分類面積提取的方法,其特征包括以下 步驟:

步驟一:提取河口灘涂的水邊線

把高分1號衛星遙感圖像涉及水體與灘涂的地方用GlobalMapper軟件做一個掩膜, 在ENVI中對水體和灘涂進行監督分類,對分類結果進行分類后聚類處理,導出矢量圖,導出 的矢量圖再行導入GlobalMapper軟件進行修正,提取得到河口灘涂的水邊線;

步驟二:制作shp格式的矢量圖

應用ENVI軟件,GreateNewVectorLayer,新建矢量圖層,并導入步驟一的矢量圖,同 時把所述高分一號遙感圖像導出為TIFF格式的圖像;應用GlobalMapper軟件,同時打開上 一步驟得到的矢量圖和遙感影像TIFF圖,對灘涂以外的區域進行自動識別,識別好的掩膜 圖進行保存,并把掩膜圖導出為shp格式的矢量圖以便灘涂分類處理使用;

步驟三:河口灘涂分類面積的提取

應用ENVI軟件的基于樣本面向對象的流程進行灘涂分類,提取河口灘涂分類面積的數 據。

所述面向對象分類技術實現河口灘涂分類面積提取的方法,其特征在于,步驟三 所述的進行灘涂分類的步驟為:

步驟四:在進行灘涂土地利用分類時,把研究區土地用途分成6類;

步驟五:應用ENVI軟件的基于樣本面向對象流程,在輸入掩膜選項欄輸入步驟二中制 作的掩膜矢量文件;在自定義波段,應用歸一化植被指數(NDVI),選擇3波段和4波段,顏色 選擇3、2、1波段;

步驟六:在分割設置選項中,算法為邊緣,影像分割尺度設置為50;在合并尺度設置選 項中,算法為FullLambdaSchedule,合并尺度設置為70;

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