Google Earth影像与同源Quick Bird影像在城市土地利用分类上的对比研究  

A comparison of Google Earth imagery and the homologous Quick Bird imagery being used in land-use classification

作　　者：胡琼[1,2,3] 张建[1] 徐保东[4] 李宗南[1] 

机构地区：[1]华中农业大学资源与环境学院,武汉430070 [2]农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室,北京100081 [3]中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京100081 [4]中国科学院大学,北京100049

出　　处：《华中师范大学学报（自然科学版）》2013年第2期287-291,共5页Journal of Central China Normal University：Natural Sciences

基　　金：国家自然科学基金青年基金项目(41201364);中央高校基本科研业务费专项基金项目(2011QC040);湖北省自然科学基金项目(2010CDB099)

摘　　要：Quick Bird(QB)、IKONOS等高分辨率遥感影像是Google Earth(GE)影像中的重要来源,经过图形化处理后,免费提供给公众浏览和使用.通过对相同区域、同期QB及其GE影像分别采取基于像素和面向对象的分类方法实施土地利用分类,对比分析两类影像在不同土地利用类型、不同分类方法上的分类效果,阐明GE影像进行土地利用分类的可行性,并就其在不同分类方法、不同分类类型情况下的适应性进行评价和建议.The high-resolution remote sensing imagery such as Quick Bird （QB） and IKONOS are important imagery resources of Google Earth （GE）. After processed graphically, such imagery are provided free of charge to the public to browse and use. In this study, both pixel-based and object-based classification methods were used to classify land-use classes respectively according to the GE imagery and the homologous QB imagery of the same area and time. Then, we compared the classification results of these two kinds of imagery in different land use classes and different classification methods. Based on the results gained above, we exponded the feasibility of using GE imagery in land-use classification and provided corresponding recommendations for the adaptability of using GE imagery in different situation of land use class and different classification methods.

关 键 词：Quick Bird影像 Google Earth影像 土地利用分类 面向对象分类 基于像素分类 

分 类 号：P407.8[天文地球—大气科学及气象学]