本发明涉及遥感,尤其是一种基于高分辨率影像数据提取绿地方法与系统。
背景技术:
1、随着我国经济水平的高速发展,人口数量的迅速增加,城市扩张速度的不断加大和生存环境的不断恶化以及土地需求量的不断增加,导致如今,无论是土地利用的广度,或者土地利用的深度上都相较于以前呈现出了急速扩大的趋势。所以,国家和各级政府部门相比于以前更需要及时地掌握土地利用的信息,从而更有效地对我国经济发展计划做出判断和决策。
2、森林的生长和分布受环境和气候类型等不同因素的影响。林线位置的改变被认为是森林生态系统对气候变化最敏感的响应之一。林线根据森林的高程可划分为低林线和高山林线两种类型。其中,低林线区主要位于森林与草原或农田的交界处,往往受到气候变化和人类活动(例如放牧、农业扩张)的干扰而发生改变。高山林线周边植被受到人类活动的影响较小,该区域的森林变化在很大程度上归因于气候变化。高山林线是标定全球气候变化的重要依据,是科学管理森林资源的基础,其中林线的位置、区域面积和改变模式等也是作为环境监测与建模最基本的信息。因此,高山林线的变化是全球气候变化、生物多样性和森林生态系统等领域的研究热点。
3、绿地信息是城市规划与管理的基础信息,快速提取绿地信息需要大比例尺的高分辨率影像数据并对数据进行提取。长期以来用遥感技术提取绿地专题信息方法有二种:面向像元技术和目视解译技术,但这些方法提取的信息不够准确,且效率低。
技术实现思路
1、本发明提供一种准确高效的基于高分辨率影像数据提取绿地方法与系统。
2、为实现上述目的,本发明的技术方案如下:
3、一种基于高分辨率影像数据提取绿地方法,包括如下步骤:获取高分辨率影像数据;根据用地性质对高分辨率影像数据进行区域区分,分为森林绿地、公园绿地、住宅区绿地;根据不同的区域分别对绿地进行提取。
4、一种基于高分辨率影像数据提取绿地系统,包括:获取模块,用于获取高分辨率影像数据;区分模块,用于根据用地性质对高分辨率影像数据进行区域区分,分为森林绿地、公园绿地、住宅区绿地;提取模块,用于根据不同的区域分别对绿地进行提取。
5、其中,高分辨率影像数据为从遥感集市平台下载的“高分二号”卫星数据。
6、其中,根据不同的区域分别对绿地进行提取,包括根据植被的光谱特征,即可见光波段有一个小的反射峰,近红外波段反射陡坡,中红外波段反射下降,来提取绿地,获得绿地信息。
7、其中,绿地信息包括绿地的详细位置与面积。
8、其中,根据不同的区域分别对绿地进行提取,采用多尺度分割技术。
9、本发明的有益效果是:本发明基于高分辨率影像数据提取绿地方法与系统,通过在提取前先根据用地性质对高分辨率影像数据进行区域区分,然后根据不同的区域分别对绿地进行提取,从而提取到的绿地信息会更加准确,并且能明显提升提取的工作效率。
1.一种基于高分辨率影像数据提取绿地方法,其特征在于,包括如下步骤:获取高分辨率影像数据;根据用地性质对高分辨率影像数据进行区域区分,分为森林绿地、公园绿地、住宅区绿地;根据不同的区域分别对绿地进行提取。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,高分辨率影像数据为从遥感集市平台下载的“高分二号”卫星数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据不同的区域分别对绿地进行提取,包括根据植被的光谱特征,即可见光波段有一个小的反射峰,近红外波段反射陡坡,中红外波段反射下降,来提取绿地,获得绿地信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,绿地信息包括绿地的详细位置与面积。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据不同的区域分别对绿地进行提取,采用多尺度分割技术。
6.一种基于高分辨率影像数据提取绿地系统,其特征在于,包括:获取模块,用于获取高分辨率影像数据;区分模块,用于根据用地性质对高分辨率影像数据进行区域区分,分为森林绿地、公园绿地、住宅区绿地;提取模块,用于根据不同的区域分别对绿地进行提取。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,高分辨率影像数据为从遥感集市平台下载的“高分二号”卫星数据。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,根据不同的区域分别对绿地进行提取,包括根据植被的光谱特征,即可见光波段有一个小的反射峰,近红外波段反射陡坡,中红外波段反射下降,来提取绿地,获得绿地信息。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,绿地信息包括绿地的详细位置与面积。
10.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,根据不同的区域分别对绿地进行提取,采用多尺度分割技术。