面向对象的矿山地表要素信息提取方法研究

摘要：

矿山地表要素提取,可为矿山的合理开发利用、尾矿的管理、土地复垦、生态修复提供数据支撑,具有重要的实践意义.本文以湘西花垣县某铅锌矿区IKONOS影像为数据源,使用4种融合方法:Brovey变换、主成分(PCA)变换、Gram-Schmidt Pan变换、缨帽(KT)变换,对全色影像及多光谱波段进行融合,发现与原始影像相比,KT变换融合影像的光谱信息、空间信息保持得最好.基于ENVI中面向对象分层分类的方法,提取研究区内的典型地物,主要包括植被、裸地、道路、建筑物、矿石堆、尾矿库及蓄水池,并进行识别精度评价,总体精度达86.12％,Kappa系数为0.834 7.结果表明,面向对象分层分类的方法能有效地应用于复杂铅锌矿区的地物提取.

关键词：面向对象、地表要素、融合方法、IKONOS、ENVI

所属期刊栏目：39

分类号：P25;TD17(专业测绘)

资助基金：国家自然科学基金项目41171342;省高校创新平台开放基金项目10K042

在线出版日期：2016-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：56-58,62