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机构地区:[1]河海大学卫星及空间信息应用研究所,江苏南京210098
出 处:《河海大学学报(自然科学版)》2010年第2期181-184,共4页Journal of Hohai University(Natural Sciences)
基 金: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)
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Landsat ETM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Landsat ETM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.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.
关 键 词:城镇用地 NDBI 遥感影像 信息提取 稀疏植被
分 类 号:TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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