面向对象遥感图像森林变化检测的工程化应用方法

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2015.06.026

林业资源管理 ›› 2015, Vol. 0 ›› Issue (6): 137-143.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2015.06.026

面向对象遥感图像森林变化检测的工程化应用方法

李春干¹, 梁文海²

1.广西大学林学院,南宁 530004;
2.广西林业勘测设计院,南宁 530011

出版日期:2015-10-28 发布日期:2020-11-19
作者简介:李春干(1962-),男,广西横县人,研究员,博士,主要从事林业遥感、森林资源监测与管理研究。Email:gxali@126.com
基金资助:
广西林业科学研究项目(GXLYKJ201423)

The Engineering Application of Object-based Forest Change Detection Using High-Resolution Remote Sensing Image

LI Chungan¹,LIANG Wenhai²

1.Forestry College of Guangxi University,Nanning 530004,China;
2.Guangxi Forest Inventory and Planning Institute,Nanning 530011,China

Online:2015-10-28 Published:2020-11-19

摘要/Abstract

摘要： 在多年遥感图像森林变化检测研究和大规模实际应用的基础上,提出了面向对象高空间分辨率遥感图像森林变化检测工程化应用的流程和方法体系,包括图像预处理、小班专题图整理、图像分割与信息提取、面向对象图斑分类、分类结果修正、变化图斑提取、外业工作图制作。该方法体系无需复杂计算,简单易学,便于流程化操作,非遥感专业人员通过短期培训即可完成某个步骤的操作。针对1期遥感图像和2期遥感图像的两种情况,分别介绍了该方法体系的具体应用。

关键词: 面向对象, 遥感, 森林, 变化检测, 工程化应用

Abstract: After years of extensive testing and practical applications of forest change detection of satellite image,we present in this paper anengineering procedure and method system for forest change detection based on object-oriented analysis of high-resolution remote sensing images,which included image preprocessing,sub-compartment thematic map preparation,image segmentation and information extraction,object-oriented classification,classification output modification,change objects extraction and field work map production.The methods had no complex image calculation,were easy to learn,could easily streamline the operation,and non professional person could complete one operation after the short-term training.Dealing with one time image and thematic map and time images,the paper introduced the application of this procedure and method system.

Key words: object-oriented, remote sensing, forest, change detection, engineering application

中图分类号:

S771.8

李春干, 梁文海. 面向对象遥感图像森林变化检测的工程化应用方法[J]. 林业资源管理, 2015, 0(6): 137-143.

LI Chungan,LIANG Wenhai. The Engineering Application of Object-based Forest Change Detection Using High-Resolution Remote Sensing Image[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2015, 0(6): 137-143.

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