湖泊科学
湖泊科學
호박과학
JOURNAL OF LAKE SCIENCES
2006年
4期
337-342
,共6页
李俊杰%何隆华%戴锦芳%李金莲
李俊傑%何隆華%戴錦芳%李金蓮
리준걸%하륭화%대금방%리금련
中巴资源卫星%纹理%湖泊围网养殖%决策树
中巴資源衛星%紋理%湖泊圍網養殖%決策樹
중파자원위성%문리%호박위망양식%결책수
中国东部许多湖泊被人为围网养殖开发,高密度的围网养殖区较容易导致湖泊富营养化和水质恶化,因此人们利用遥感数据开展了湖泊围网养殖区的调查研究.对于湖泊围网养殖区的提取大多采用多光谱分类或目视解译手工数字化,多光谱分类围网养殖区和自然水体易于混淆,而手工数字化对于大区域提取工作量比较大.论文提出了基于遥感影像纹理信息的湖泊围网养殖区提取方法,事实证明此方法易于实现且提取精度高.该文选用中巴资源卫星02星多光谱数据,以白马湖为试验区,首先采用归一化差值植被指数提取水体及少部分光谱特征与之相似的人工建筑物和裸土,再采用主成份分析对研究区影像进行数据压缩和几何信息增强,利用灰度共生矩阵对影像纹理信息进行分析,以均值为量化指标,确定其最佳阈值,最后以决策树分类方法提取湖泊围网养殖区.
中國東部許多湖泊被人為圍網養殖開髮,高密度的圍網養殖區較容易導緻湖泊富營養化和水質噁化,因此人們利用遙感數據開展瞭湖泊圍網養殖區的調查研究.對于湖泊圍網養殖區的提取大多採用多光譜分類或目視解譯手工數字化,多光譜分類圍網養殖區和自然水體易于混淆,而手工數字化對于大區域提取工作量比較大.論文提齣瞭基于遙感影像紋理信息的湖泊圍網養殖區提取方法,事實證明此方法易于實現且提取精度高.該文選用中巴資源衛星02星多光譜數據,以白馬湖為試驗區,首先採用歸一化差值植被指數提取水體及少部分光譜特徵與之相似的人工建築物和裸土,再採用主成份分析對研究區影像進行數據壓縮和幾何信息增彊,利用灰度共生矩陣對影像紋理信息進行分析,以均值為量化指標,確定其最佳閾值,最後以決策樹分類方法提取湖泊圍網養殖區.
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