面向對象分類技術實現(xiàn)河口灘涂分類面積提取的方法
【技術領域】
[0002] 本發(fā)明涉及一種面向對象分類技術實現(xiàn)河口灘涂分類面積提取的方法。
【背景技術】
[0003] 灘涂圍墾是沿海地區(qū)為了緩解用地需求、堅守耕地紅線、調(diào)和人地矛盾所采取的 重要措施之一。由于灘涂圍墾改造的歷史和開發(fā)利用的方式不同，從老圍墾區(qū)到新圍墾區(qū)， 土壤性質(zhì)差異較大，受其影響，土地利用方式、農(nóng)業(yè)種植結構和作物類型也存在著較大差 異，并進一步造成了不同圍墾區(qū)土地利用類型的差異。
[0004] 學術界對于灘涂圍墾區(qū)土地利用結構及其變化進行了大量的研究，主要是利用傳 統(tǒng)的監(jiān)督或非監(jiān)督分類方法對圍墾區(qū)多時像的遙感影像進行分類，并在研究區(qū)整體尺度上 分析土地利用類型的分布規(guī)律和變化趨勢(劉勇，黃海軍，劉艷霞.基于RS和GIS的近代黃河 三角洲灘涂變化分析[J].海洋科學，2012,36(2):82-87)。譚衡霖利用遙感技術和地理信息 系統(tǒng)技術相結合對鄱陽湖濕地生態(tài)環(huán)境遙感變化監(jiān)測研究（譚衡霖.鄱陽湖濕地生態(tài)環(huán)境 遙感變化監(jiān)測研究[D].北京：中科院遙感所，2002);鄭小慎選用多期的天津海岸帶的灘涂 資源的TM影像圖，探討了遙感與地理信息系統(tǒng)相結合的技術在天津海岸帶灘涂研究中應用 的明顯優(yōu)勢（鄭小慎.遙感技術在天津海岸帶灘涂研究中的應用[J].控制管理，2007，23 : 35-36);宋立松等采用遙感信息圖譜的方法對杭州灣灘涂資源進行了分析研究，在GIS技術 下，探討了錢塘江河口及杭州灣灘涂資源變化信息圖譜(宋立松，王新，向衛(wèi)華，周強.杭州 灣灘涂資源遙感動態(tài)監(jiān)測分析[J].浙江水利科技，2007(1): 11-17);李貴東等利用多期TM 影像，在GIS技術支持下，對上海市灘涂濕地空間分布及其變化進行分析(李貴東，周云軒， 田波.基于遙感和GIS的上海市灘涂濕地資源近期變化分析[J].吉林大學學報，2008，38 (2) :319-323);劉勇、黃海軍、劉艷霞等基于RS和GIS的技術分析了近代黃河三角洲的灘涂 變化(劉勇，黃海軍，劉艷霞.基于RS和GIS的近代黃河三角洲灘涂變化分析[J].海洋科學， 2012，36(2) : 82-8.);莫利、曹宇、胡遠滿等利用面向對象技術對杭州灣南岸濕地景觀地區(qū) 進行分類(莫利，曹宇，胡遠滿.面向對象的濕地景觀遙感分類一一以杭州灣南岸地區(qū)為例 [J]·濕地科學，2012,10(2): 206-213)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于:提供一種面向對象分類技術實現(xiàn)河口灘涂分類面積提取的方 法，能夠對河口灘涂分類利用的信息進行高精度提取，且操作簡便，可行性強。
[0006] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取下述技術方案： 本發(fā)明是一種面向對象分類技術實現(xiàn)河口灘涂分類面積提取的方法，其特征包括以下 步驟： 步驟一:提取河口灘涂的水邊線 把高分1號衛(wèi)星遙感圖像涉及水體與灘涂的地方用Global Mapper軟件做一個掩膜， 在ENVI中對水體和灘涂進行監(jiān)督分類，對分類結果進行分類后聚類處理，導出矢量圖，導出 的矢量圖再行導入Global Mapper軟件進行修正，提取得到河口灘涂的水邊線； 步驟二:制作shp格式的矢量圖 應用ENVI軟件，Greate New Vector Layer,新建矢量圖層，并導入步驟一的矢量圖，同 時把所述高分一號遙感圖像導出為TIFF格式的圖像;應用Global Mapper軟件，同時打開上 一步驟得到的矢量圖和遙感影像TIFF圖，對灘涂以外的區(qū)域進行自動識別，識別好的掩膜 圖進行保存，并把掩膜圖導出為shp格式的矢量圖以便灘涂分類處理使用； 步驟三:河口灘涂分類面積的提取 應用ENVI軟件的基于樣本面向對象的流程進行灘涂分類，提取河口灘涂分類面積的數(shù) 據(jù)。
[0007] 所述面向對象分類技術實現(xiàn)河口灘涂分類面積提取的方法，其特征在于，步驟三 所述的進行灘涂分類的步驟為： 步驟四：在進行灘涂土地利用分類時，把研究區(qū)土地用途分成6類； 步驟五:應用ENVI軟件的基于樣本面向對象流程，在輸入掩膜選項欄輸入步驟二中制 作的掩膜矢量文件;在自定義波段，應用歸一化植被指數(shù)(NDVI)，選擇3波段和4波段，顏色 選擇3、2、1波段； 步驟六:在分割設置選項中，算法為邊緣，影像分割尺度設置為50;在合并尺度設置選 項中，算法為Full Lambda Schedule,合并尺度設置為70; 步驟七：在屬性選擇中選擇全選，算法選擇中選擇K最領近法，值設為1，閾值默認為 5.0，然后進行土地分類處理，運用誤差矩陣分析方法對分類結果進行驗證，直到分類精度 達到要求為止。
[0008] 與現(xiàn)有技術相比本發(fā)明的有益效果是:采用上述面向對象分類方法，首先通過水 邊線提取、屬性計算和對象分類，綜合考慮灘涂的光譜、空間、紋理、色彩等多種屬性特征， 因而對于河口灘涂類型復雜多樣、分布界限模糊混合像元現(xiàn)象具有較好的鑒別能力，同時 綜合了高分1號遙感影像所提供的豐富的紋理和空間信息，克服了基于像元的傳統(tǒng)分類方 法的局限性。
[0009] 其次本發(fā)明先運用分類法提取水邊線，再利用ENVI軟件信息處理提取功能和 Global Mapper軟件矢量處理功能制作掩膜，然后應用ENVI軟件的基于樣本面向對象工作 流程進行灘涂土地利用分類，程序嚴格，相比傳統(tǒng)分類方法，操作更為簡便，分析更為科學， 分類精度更高，結果更為準確、理想。
【具體實施方式】
[0010]現(xiàn)以杭州灣濕地的河口灘涂土地分類利用面積提取為例來具體說明。本研究所運 用的遙感影像為2013年8月9日的杭州灣濕地研究區(qū)的高分1號遙感影像(空間分辨率為8m， 藍、綠、紅、近紅外4個波段）。
[0011] -種面向對象分類技術實現(xiàn)杭州灣灘涂分類面積提取的方法，包括以下步驟： 步驟一:提取水邊線 利用2013年8月9號的遙感影像圖對涉及水體與灘涂的地方用Global Mappper軟件做 一個掩膜，然后在ENVI中對水體和灘涂進行監(jiān)督分類，對分類結果進行分類后聚類處理，再 導出矢量圖，導出的矢量圖再行導入Global Mapper軟件進行修正，處理得到2013年8月9日 的遙感影像中杭州灣濕地研究區(qū)的水邊線。
[0012] 步驟二:制作掩膜 應用ENVI軟件，Greate New Vector Layer，新建矢量圖層，并導入矢量圖，同時把相應 的8月9號的高分一號遙感影像圖導出為TIFF格式的圖像，以便下一步進行處理； 應用Global Mapper軟件，同時打開上一步驟得到的矢量圖和遙感影像TIFF圖，對灘涂 以外的區(qū)域進行自動識別，識別好的矢量圖進行保存，并把掩膜圖導出為shp格式的矢量 圖，以便下一步的灘涂分類處理使用。
[0013] 步驟三:河口灘涂分類面積的提取 在進行灘涂土地利用分類時，根據(jù)現(xiàn)場情況把研究區(qū)土地用途分成6類，表中以紅色表 示，其他類型土地在研究區(qū)不存在或者范圍極小，所以不進行分類，灘涂區(qū)域土地利用分類 系統(tǒng)表如表1。
[0014] 應用ENVI軟件的基于樣本面向對象工作流程，在輸入掩膜選項欄輸入先前制作的 掩膜，在自定義波段，應用歸一化植被指數(shù)(NDVI)，選擇3波段和4波段，顏色選擇3、2、1波 段； 在分割設置選項中，算法為邊緣，影像分割尺度設置為50;在合并尺度設置選項中，算 法為Full Lambda Schedule,合并尺度設置為70; 在屬性選擇中選擇全選，算法選擇中選擇K最領近法，值設為1，閾值默認為5.0,然后進 行土地分類處理。運用誤差矩陣分析方法對分類結果進行驗證，直到分類精度達到要求為 止。
[0015] 為了對比證明面向對象分類技術的準確性，本發(fā)明同時采用最大似然分類法對 2013年8月9號的杭州灣南岸研究區(qū)遙感影像灘涂分類面積進行提取研究，處理所得的分類 結果與采用面向對象分類技術所得結果進行精度評價(表1，表2,表3)，評價指標包括分類 總精度和Kappa系數(shù)、以及各分類類型的生產(chǎn)者精度和用戶精度。
[0016] 表1 2013年8月9日研究區(qū)面向對象法分類面積和精度統(tǒng)計表
綜合表1、2、3的處理結果，分類統(tǒng)計表數(shù)據(jù)表明道路或圍墾堤、光灘、草灘分類中，面向 對象法精度相比較最大似然法精度較高。最大似然法分類總精度為86.4%，Kappa系數(shù)為 0.8204;面向對象法分類總精度為87.5%，Kappa系數(shù)為0.8327?？傮w精度面向對象法高于最 大似然法。
[0017]該發(fā)明首先根據(jù)灘涂信息提取水邊線，后利用面向對象方法結合高分辨率圖像豐 富的光譜、形狀、結構、紋理、相關布局以及圖像中地物之間的上下文信息進行灘涂分類，可 以顯著提高分類總精度。
【主權項】
1. 一種面向對象分類技術實現(xiàn)河口灘涂分類面積提取的方法，其特征包括以下步驟： 步驟一:提取河口灘涂的水邊線 把高分1號衛(wèi)星遙感圖像涉及水體與灘涂的地方用Global Mapper軟件做一個掩膜， 在ENVI中對水體和灘涂進行監(jiān)督分類，對分類結果進行分類后聚類處理，導出矢量圖，導出 的矢量圖再行導入Global Mapper軟件進行修正，提取得到河口灘涂的水邊線； 步驟二:制作shp格式的矢量圖 應用ENVI軟件，Greate New Vector Layer,新建矢量圖層，并導入步驟一的矢量圖，同 時把所述高分一號遙感圖像導出為TIFF格式的圖像;應用Global Mapper軟件，同時打開上 一步驟得到的矢量圖和遙感影像TIFF圖，對灘涂以外的區(qū)域進行自動識別，識別好的掩膜 圖進行保存，并把掩膜圖導出為shp格式的矢量圖以便灘涂分類處理使用； 步驟三:河口灘涂分類面積的提取 應用ENVI軟件的基于樣本面向對象的流程進行灘涂分類，提取河口灘涂分類面積的數(shù) 據(jù)。2. 根據(jù)權利要求1所述的面向對象分類技術實現(xiàn)河口灘涂分類面積提取的方法，其特 征在于，步驟三所述的進行灘涂分類的步驟為： 步驟四：在進行灘涂土地利用分類時，把研究區(qū)土地用途分成6類； 步驟五:應用ENVI軟件的基于樣本面向對象流程，在輸入掩膜選項欄輸入步驟二中制 作的掩膜矢量文件;在自定義波段，應用歸一化植被指數(shù)(NDVI)，選擇3波段和4波段，顏色 選擇3、2、1波段； 步驟六:在分割設置選項中，算法為邊緣，影像分割尺度設置為50;在合并尺度設置選 項中，算法為Full Lambda Schedule,合并尺度設置為70; 步驟七：在屬性選擇中選擇全選，算法選擇中選擇K最領近法，值設為1，閾值默認為 5.0，然后進行土地分類處理，運用誤差矩陣分析方法對分類結果進行驗證，直到分類精度 達到要求為止。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種面向對象分類技術實現(xiàn)河口灘涂分類面積提取的方法，其特征包括以下步驟：（一）提取河口灘涂的水邊線：把高分1號衛(wèi)星遙感圖像涉及水體與灘涂的地方用Global？Mapper軟件做一個掩膜,？在ENVI中對水體和灘涂進行監(jiān)督分類，對分類結果進行分類后聚類處理，導出矢量圖，導出的矢量圖再行導入Global？Mapper軟件進行修正，提取得到河口灘涂的水邊線；（二）制作shp格式的矢量圖：（三）河口灘涂分類面積的提?。簯肊NVI軟件的基于樣本面向對象的流程進行灘涂分類，提取河口灘涂分類面積的數(shù)據(jù)。本發(fā)明的方法，能夠對河口灘涂分類利用的信息進行高精度提取，且操作簡便，可行性強。
【IPC分類】G06T7/60, G06K9/00, G06K9/62
【公開號】CN105678818
【申請?zhí)枴緾N201610129501
【發(fā)明人】程乾, 陳奕霏, 孔邦杰
【申請人】浙江工商大學
【公開日】2016年6月15日
【申請日】2016年3月8日