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基于改进的NDBI指数法的遥感影像城镇用地信息自动提取
  • ISSN号:1000-1980
  • 期刊名称:《河海大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP79[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]河海大学卫星及空间信息应用研究所,江苏南京210098
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金(50539110/E090103);江苏省普通高校研究生科研创新计划(CX08B_110Z)
中文摘要:

针对目前遥感影像城镇用地信息提取存在精度不高、不够客观等问题,在分析landsatETM影像上各主要地物光谱特征的基础上,提出了一种基于改进的归一化建筑指数(NDBI)的遥感影像城镇用地信息自动提取方法.利用南京市主城区的LandsatETM影像对该方法进行了验证,结果表明:该方法能够有效提取研究区的城镇用地信息;相对于常规的NDBI指数法,改进后的方法消除了稀疏植被对城镇用地提取精度的影响,大大提高了城镇用地信息的精度,并具有快速、客观等优点.

英文摘要:

With regard to low precision and objective deficiency in the extraction of urban land-use information from remote sensing images, the spectral characteristics of main land covers on Landsat ETM images were analyzed. An automatic extraction method of urban land-use information from remote sensing images based on the improved normalized difference built-up index (NDBI) was proposed. The proposed method was verified by use of the Landsat ETM images in Nanjing City. The results show that the improved NDBI method can effectively extract the urban land-use information. Compared with the conventional NDBI methods, the improved NDBI method can eliminate the effects of sparse vegetation on the extraction precision of urban land-use information so as to raise the precision of the urban land-use information. It is of advantages of accuracy and objectiveness.

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期刊信息
  • 《河海大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:河海大学
  • 主编:唐洪武
  • 地址:南京市西康路1号
  • 邮编:210098
  • 邮箱:xb@hhu.edu.cn
  • 电话:025-83786343
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1980
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1117/TV
  • 邮发代号:28-63
  • 获奖情况:
  • 全国优秀高校自然科学学报二等奖,全国水利系统优秀期刊,江苏省优秀期刊,中国期刊方阵“双效期刊”,中国高校精品科技期刊,2012年第四届中国高校优秀科技期刊奖,2013年首届江苏省新闻出版政府奖提名奖,2014年第五届中国高校优秀科技期刊奖
  • 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),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17208