吉林大学学报(信息科学版) ›› 2019, Vol. 37 ›› Issue (5): 582-587.

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基于卫星遥感影像的土地分类实验方法研究

彭天凡,范昕桐,任瑞治,顾玲嘉   

  1. 吉林大学电子科学与工程学院,长春130012
  • 出版日期:2019-09-24 发布日期:2019-12-25
  • 通讯作者: 任瑞治( 1977— ) ,男,长春人,吉林大学高级工程师,主要从事数字图像处理技术研究,( Tel) 86-13154315698( E-mail) rrz@ jlu. educn。 E-mail:rrz@ jlu. educn
  • 作者简介:彭天凡( 1999— ) ,男,江西景德镇人,吉林大学本科生,主要从事数字图像处理技术研究,( Tel) 86-13610792658( E-mail) 1228533636@ qq. com; 通讯作者: 任瑞治( 1977— ) ,男,长春人,吉林大学高级工程师,主要从事数字图像处理技术研究,( Tel) 86-13154315698( E-mail) rrz@ jlu. educn。
  • 基金资助:
    吉林大学大学生创新训练基金资助项目( 2018B1963) ; 吉林大学实验技术基金资助项目( 201731) ; 吉林大学本科教学改革
    研究基金资助项目( 2017XYB160)

Research on Experimental Teaching Method of Land Classification Based on Satellite Remote Sensing Images#br#

PENG Tianfan,FAN Xintong,REN Ruizhi,GU Lingjia   

  1. College of Electronic Science and Engineering,Jilin University,Changchun 130012,China
  • Online:2019-09-24 Published:2019-12-25

摘要: 为了让本科生充分理解和掌握遥感影像处理技术,结合吉林大学大学生创新创业训练计划,设计了基于高分辨率卫星遥感影像的校园土地分类实验项目。以2015 年9 月20 日高分二号( GF-2) 卫星拍摄的吉林大学中心校区卫星影像为实验数据,通过使用不同的光谱指数以及支持向量机( SVM: Support Vector Machine) 分别对影像中的建筑物、植被、水体、平地和操场等地物进行提取,进而得到基于高分辨率遥感影像的校园地物分类图,并对分类结果中各种地物信息进行统计分析,将统计结果与真实的地物参数进行对比,近而改善该方法的分类精度与可靠性。实践结果表明,该实验可以有效的帮助学生对知识的理解和掌握,达到了预期的教学效果。

关键词: 高分辨率, 光谱指数, 校园, 地物分类

Abstract: In order to make undergraduates to master the remote sensing image processing technology,and combination with college student innovation training program in Jilin University,a land classification project of campus based on high-resolution satellite remote sensing image is designed. In this paper,GF-2 satellite image data of the central campus of Jilin University on September 20,2015 is used as experimental data. Spectral index and SVM ( Support Vector Machines) are used to get the buildings,vegetation,water,bare land and playground of the campus based on high resolution remote sensing image. In addition,the classification result is analyzed statistically to get campus vegetation coverage,campus building area,and land area to be developed. What’s more,the statistical results are compared with ground truth data to improve the classification accuracy. The experimental results show that the experiment can effectively help students to master knowledge of remote sensing,and get the expected teaching result.

Key words: high resolution, spectral index, campus, classification

中图分类号: 

  • TP751