中国自然资源航空物探遥感中心主办
地质出版社出版

基于RapidEye影像的农村居民地遥感监测——以江西省泰和县为例

高孟绪, 王卷乐, 柏中强, 祝俊祥. 基于RapidEye影像的农村居民地遥感监测——以江西省泰和县为例[J]. 自然资源遥感, 2016, (1): 130-135. doi: 10.6046/gtzyyg.2016.01.19
引用本文: 高孟绪, 王卷乐, 柏中强, 祝俊祥. 基于RapidEye影像的农村居民地遥感监测——以江西省泰和县为例[J]. 自然资源遥感, 2016, (1): 130-135. doi: 10.6046/gtzyyg.2016.01.19
GAO Mengxu, WANG Juanle, BAI Zhongqiang, ZHU Junxiang. Remote sensing monitoring of rural residential land based on RapidEye satellite images: A case study of Taihe County, Jiangxi Province[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2016, (1): 130-135. doi: 10.6046/gtzyyg.2016.01.19
Citation: GAO Mengxu, WANG Juanle, BAI Zhongqiang, ZHU Junxiang. Remote sensing monitoring of rural residential land based on RapidEye satellite images: A case study of Taihe County, Jiangxi Province[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2016, (1): 130-135. doi: 10.6046/gtzyyg.2016.01.19

基于RapidEye影像的农村居民地遥感监测——以江西省泰和县为例

  • 基金项目:

    国家自然科学基金青年基金项目“基于地理环境遥感监测的喜马拉雅旱獭鼠疫疫源地空间分布与预测研究”

    国家科技基础性工作专项重点项目“格网化资源环境综合科学调查规范”

    中国博士后科学基金资助项目

详细信息
  • 中图分类号: TP79

Remote sensing monitoring of rural residential land based on RapidEye satellite images: A case study of Taihe County, Jiangxi Province

  • 农村居民地遥感信息获取对于监测农村居民地时空变化、服务“三农”和国土资源管理具有重要意义.以RapidEye卫星影像数据为数据源,江西省泰和县为研究区,利用最大似然法进行居民地等土地覆盖类别的分类提取与精度评价及分析.结果表明:分类总体精度达到84.33%,其中农村居民地的制图精度和用户精度分别为76.01%和82.28%,与第二次全国土地调查中的居民地数据对比,其一致性达到71.0%.结合实地验证,对本分类精度的误差原因进行分析.本研究表明利用5 m分辨率的RapidEye影像进行县级农村居民地监测是可行的,可为后续同类研究提供技术参考.
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出版历程
刊出日期:  2016-03-15

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