基于Python的Landsat 8 OLI影像建设用地自动识别与提取

• 作者: 吴亚玲 彭秋志 黄义忠
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: Python 遥感影像 自动识别 建设用地
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 161-164
• 页数: 4页
• 分类号: TP319
• 字数: 3273字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.181322

摘要

为了提高从海量遥感影像中解译建设用地的效率,设计一种基于Python从Landsat8 OLI遥感影像中自动识别与提取建设用地的软件系统.利用时域中值滤波去除云噪声,并通过z值标准化获得可适用统一阈值划分的稳定像元;结合多种地物指数开展阈值划分以初步识别可能的建设用地像元;结合像元邻域组合关系进一步精化提取结果,并自动计算对应的Kappa系数.研究表明,与传统基于大型专业遥感影像解译平台相比,该系统不仅能保持较高的解译精度,而且具有体积小 、速度快 、自动化程度高 、可迁移性和可扩展性强等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄义忠	昆明理工大学国土资源工程学院	46	146	7.0	9.0
3	彭秋志	昆明理工大学国土资源工程学院	11	8	1.0	2.0
7	吴亚玲	昆明理工大学国土资源工程学院	6	2	1.0	1.0