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基于遥感指数的城市建城区界定与自动提取
  • ISSN号:1000-2243
  • 期刊名称:《福州大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP751[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]福州大学环境与资源学院,福建福州350108
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(40371107); 福建省教育厅科研重点资助项目(JK2009004)
中文摘要:

建筑用地是一类复杂的土地利用类型,难以用简单的方法将它们从遥感影像中准确提取出来.而城市建成区的界定,更是缺乏有效的方法,因此亟需一种科学的方法来准确提取城市建成区.新近提出的IBI建筑用地指数虽然可以将建筑用地较好地从影像中提取出来,但仍无法将城市建筑用地和农村建筑用地区别开来.为此,本文提出一种基于连通区域的新算法.在IBI指数所提取的建筑用地二值影像基础上,通过检测影像中连通区域的方法来鉴别各种建筑用地的聚合体,并根据其面积参数来判别城市和农村建筑用地,完成城市建成区的界定与自动提取,精度可达96%以上.

英文摘要:

The extraction of built-up land information from remote sensing imagery is not an easy task due largely to the complicated composition of the built-up land class.The exact definition of the urban built-up area is even more difficult and still lack of an effective method.Although the recently proposed IBI(index-based built-up index) can effectively extract built-up land information from remote sensing imagery,the index still cannot distinguish between urban and rural built-up lands.Therefore,this paper proposed a new algorithm to work out this problem.It first detects connected areas from the IBI-extracted built-up land image and then recognizes the urban built-up region based on the size of the connected areas,because an urban built-up region is usually larger than a rural built-up region.The results show that the new method can effectively auto-extract the urban built-up lands and determine urban built-up region from remote sensing images with overall accuracy of over 96%.

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期刊信息
  • 《福州大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:福州大学
  • 主办单位:福州大学
  • 主编:杨黄浩
  • 地址:福建省福州市大学新区学园路2号
  • 邮编:350116
  • 邮箱:xb@fzu.edu.cn
  • 电话:0591-22865030 22865031
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-2243
  • 国内统一刊号:ISSN:35-1117/N
  • 邮发代号:34-27
  • 获奖情况:
  • 全国高校优秀自然科学学报,华东地区优秀期刊,福建省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:8994