Статья 4 QGIS. Классификация типов земель на изображениях дистанционного зондирования
Статья 4 QGIS. Классификация типов земель на изображениях дистанционного зондирования

Что касается классификации типов земель, существуют разные стандарты классификации, основанные на характере, назначении и статусе использования.

1. В соответствии с национальными стандартами классификации земельной собственности, она обычно делится на пять категорий: коммерческая земля, комплексная земля, жилая земля, промышленная земля и другие земли.

2. Классификация земель по использованию: их можно разделить на земли сельскохозяйственного назначения, земли под застройку и неиспользуемые земли, среди которых

К сельскохозяйственным землям относятся земли, непосредственно используемые для сельскохозяйственного производства, включая возделываемые земли, лесные угодья, пастбища, сельскохозяйственные угодья, земли водопользования, водные поверхности для аквакультуры и т. д.;

К землям под застройку относятся земли, используемые для строительства зданий и сооружений, в том числе земли городских и сельских жилых и общественных объектов, земли промышленности и горнодобывающей промышленности, объектов транспорта и водного хозяйства, туристические земли, военные объекты и т. д.;

К неиспользованным землям относятся земли, отличные от сельскохозяйственных земель и земель под строительство.

3. В соответствии с действующей классификацией землепользования в национальном стандарте "Классификация текущего землепользования" принята двухуровневая система классификации первичного и вторичного уровней, которая разделена на 12 категорий первого уровня и 57 категорий второго уровня. К категориям первого уровня относятся: обрабатываемые земли, садовые земли, лесные земли, пастбища, коммерческие земли, земли промышленных и горнодобывающих предприятий, земли жилых домов, земли государственного управления и общественного обслуживания, земли специального назначения, земли транспорта, акватории и земли водохозяйственных объектов. и другие земли.

Классификация земель с использованием спутниковых изображений дистанционного зондирования является распространенным применением дистанционного зондирования, которое может помочь идентифицировать и классифицировать различные типы земельного покрова, такие как сельскохозяйственные угодья, леса, города, водоемы, здания и т. д.

Основные этапы классификации земель на основе изображений дистанционного зондирования следующие:

1. Выбор источника данных: выберите многоспектральные спутниковые изображения высокого разрешения, такие как Landsat, Sentinel и т. д., чтобы получить обширную информацию о поверхности. В настоящее время наборы данных изображений дистанционного зондирования с открытым исходным кодом относительно скудны, как на зарубежных веб-сайтах, так и на зарубежных сайтах. Разрешение недостаточно хорошее. Или это занимает больше времени, но это не отражает попытку классификации земель.

2. Сбор данных: получение разновременных изображений целевого города от поставщиков спутниковых данных, охватывающих различные сезоны и периоды времени. Это зависит от цели анализа. Для анализа изменений требуются данные за несколько периодов и сезонов.

3. Предварительная обработка данных. Выполните атмосферную коррекцию, радиационную коррекцию и другую предварительную обработку полученных изображений, чтобы обеспечить точность и согласованность данных.

4. Предварительная обработка изображений. Выполните геометрическую коррекцию и регистрацию изображений в разное время, чтобы гарантировать, что изображения сравниваются в одной и той же системе координат, что не рассматривается в этой статье.

5. Извлечение признаков. Используйте методы извлечения спектра, текстуры, формы и других признаков для преобразования изображений в векторы признаков, которые можно обрабатывать алгоритмами машинного обучения.

6. Классификация земельных объектов: используйте контролируемые или неконтролируемые алгоритмы классификации, такие как машины опорных векторов (SVM), случайные леса и т. д., для классификации векторов признаков и разделения поверхности на различные категории, такие как застроенные территории, зеленые насаждения, водные объекты. , и т. д.

Основными технологиями классификации земель на основе изображений дистанционного зондирования являются следующие:

1. Методы, основанные на машинном обучении, такие как контролируемое классификационное обучение и т. д. 1 и 2 обычно используются в комбинации.

2. Методы, основанные на сетях глубокого обучения, таких как сеть U-Net и т. д. 1 и 2, обычно используются в сочетании.

3. Методы, основанные на таком программном обеспечении, как QGIS и ENVI, обычно имеют встроенные алгоритмы 1 и 2, но программное обеспечение предоставляет более удобные методы обработки.

4. Метод на основе платформы GEE Sentinel, которая в настоящее время недоступна.

Если в будущем у нас будет время и силы, мы выделим типы земель по методам 1, 2 и 3 и сравним их.

boy illustration
Учебное пособие по Jetpack Compose для начинающих, базовые элементы управления и макет
boy illustration
Код js веб-страницы, фон частицы, код спецэффектов
boy illustration
【новый! Суперподробное】Полное руководство по свойствам компонентов Figma.
boy illustration
🎉Обязательно к прочтению новичкам: полное руководство по написанию мини-программ WeChat с использованием программного обеспечения Cursor.
boy illustration
[Забавный проект Docker] VoceChat — еще одно приложение для мгновенного чата (IM)! Может быть встроен в любую веб-страницу!
boy illustration
Как реализовать переход по странице в HTML (html переходит на указанную страницу)
boy illustration
Как решить проблему зависания и низкой скорости при установке зависимостей с помощью npm. Существуют ли доступные источники npm, которые могут решить эту проблему?
boy illustration
Серия From Zero to Fun: Uni-App WeChat Payment Practice WeChat авторизует вход в систему и украшает страницу заказа, создает интерфейс заказа и инициирует запрос заказа
boy illustration
Серия uni-app: uni.navigateЧтобы передать скачок значения
boy illustration
Апплет WeChat настраивает верхнюю панель навигации и адаптируется к различным моделям.
boy illustration
JS-время конвертации
boy illustration
Обеспечьте бесперебойную работу ChromeDriver 125: советы по решению проблемы chromedriver.exe не найдены
boy illustration
Поле комментария, щелчок мышью, специальные эффекты, js-код
boy illustration
Объект массива перемещения объекта JS
boy illustration
Как открыть разрешение на позиционирование апплета WeChat_Как использовать WeChat для определения местонахождения друзей
boy illustration
Я даю вам два набора из 18 простых в использовании фонов холста Power BI, так что вам больше не придется возиться с цветами!
boy illustration
Получить текущее время в js_Как динамически отображать дату и время в js
boy illustration
Вам необходимо изучить сочетания клавиш vsCode для форматирования и организации кода, чтобы вам больше не приходилось настраивать формат вручную.
boy illustration
У ChatGPT большое обновление. Всего за 45 минут пресс-конференция показывает, что OpenAI сделал еще один шаг вперед.
boy illustration
Copilot облачной разработки — упрощение разработки
boy illustration
Микросборка xChatGPT с низким кодом, создание апплета чат-бота с искусственным интеллектом за пять шагов
boy illustration
CUDA Out of Memory: идеальное решение проблемы нехватки памяти CUDA
boy illustration
Анализ кластеризации отдельных ячеек, который должен освоить каждый&MarkerгенетическийВизуализация
boy illustration
vLLM: мощный инструмент для ускорения вывода ИИ
boy illustration
CodeGeeX: мощный инструмент генерации кода искусственного интеллекта, который можно использовать бесплатно в дополнение к второму пилоту.
boy illustration
Машинное обучение Реальный бой LightGBM + настройка параметров случайного поиска: точность 96,67%
boy illustration
Бесшовная интеграция, мгновенный интеллект [1]: платформа больших моделей Dify-LLM, интеграция без кодирования и встраивание в сторонние системы, более 42 тысяч звезд, чтобы стать свидетелями эксклюзивных интеллектуальных решений.
boy illustration
LM Studio для создания локальных больших моделей
boy illustration
Как определить количество слоев и нейронов скрытых слоев нейронной сети?
boy illustration
[Отслеживание целей] Подробное объяснение ByteTrack и детали кода