全极化SAR图像的煤矿区土地覆盖信息分层提取方法研究

• 作者: 侯飞 成晨 胡召玲
• 来源期刊: 中国生态农业学报(中英文)
• 关键词: 全极化SAR图像 面向对象 多尺度分割 分类精度 土地覆盖 煤矿区
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 1142-1148
• 页数: 7页
• 分类号: TP79|F301.24
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1011.2013.01142

摘要

为弥补光学遥感在煤矿区资源与生态环境监测中应用的不足,研究应用全极化SAR图像有效提取煤矿区土地覆盖信息的方法具有重要意义.针对全极化SAR图像极化信息丰富、斑点噪声多、局部异质性大等特点,提出采用面向对象的影像分类方法对其进行分层土地覆盖信息提取.以徐州市西南部的煤矿区为研究区,选取Radarsat-2的全极化SAR图像,分析了研究区内全极化SAR图像中典型地物的灰度特征,提出面向对象分类方法所涉及的最优分割尺度选择法,给出全极化SAR图像分割对象后向散射特征的计算方法.对研究区的SAR图像进行试验,首先对SAR图像进行多尺度分割,选择各土地覆盖类型的最优分割尺度,然后在该尺度下计算出土地覆盖类型的后向散射特征指数,最后采用模糊逻辑分类法分层提取出研究区内的土地覆盖信息.结果表明:在适于各土地覆盖类型提取的最优分割尺度下,充分利用分割对象的灰度、形状、纹理以及类间相关特征,并综合应用隶属函数法和最邻近分类法,能有效地提取煤矿区的农田、道路、塌陷地、建筑物、山林这5类土地覆盖信息.与最大似然分类法相比,该方法能够较好地消除“椒盐现象”,各种土地覆盖类型的提取精度都有所提高,其总体分类精度可提高38.3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡召玲	江苏师范大学城市与环境学院	21	135	7.0	10.0
2	侯飞	江苏师范大学测绘学院	6	39	4.0	6.0
3	成晨	江苏师范大学城市与环境学院	2	25	2.0	2.0