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环境科学与地理学

基于面向对象技术的旅游用地遥感识别

  • 罗开盛
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  • 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院, 南京 210044

收稿日期: 2018-12-14

  修回日期: 2019-03-25

  网络出版日期: 2020-07-15

基金资助

国家文化和旅游部面上项目(18TAAG018)、国家自然科学基金(41801200)、南京信息工程大学人才启动基金(2017r091)和南京信息工程大学大学生实践创新训练计划项目(201810300096X)资助

Remote sensing identification of tourism land use based on object-oriented technology

  • LUO Kaisheng
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  • School of Remote Sensing and Geomatics Engineering, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China

Received date: 2018-12-14

  Revised date: 2019-03-25

  Online published: 2020-07-15

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摘要

利用国产GF-1卫星影像,以南京市为例,采用面向对象技术对旅游用地信息进行专题提取,研发出基于遥感手段的旅游用地信息提取方法和流程。研究结果如下:1)GF-1夏季影像4个图层(红、绿、蓝和近红外波段)方差的平均值(VI-Summer)是识别旅游用地的有效指标。2)旅游用地提取的制图精度和用户精度分别为83.33%和73.53%,表明基于GF-1卫星影像和面向对象技术的方法能够对旅游用地进行有效识别和监测。3)南京市的旅游用地总面积为137.34 km2。4)在空间分布上,旅游用地主要集中在长江以南地区,尤其是鼓楼区、雨花台区、建邺区、玄武区和秦淮区及其附近;而长江以北(江北)地区相对稀疏。本研究结果可为利用GF-1卫星影像快速有效地监管旅游用地提供技术支撑。

本文引用格式

罗开盛 . 基于面向对象技术的旅游用地遥感识别[J]. 中国科学院大学学报, 2020 , 37(4) : 490 -497 . DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2020.04.008

Abstract

Using the Chinese GF-1 satellite images and taking Nanjing City as an example, we used the object-oriented technology to thematically extract the tourism land use information, and developed the method and process of extracting tourism land use information based on remote sensing method. The results are shown as follows. The average NDVI variance among the 4 layers of GF-1 summer images (VI-Summer) is an effective indicator to identify tourism land. In this study, the mapping accuracy and user accuracy of tourism land extraction are 83.33% and 73.53% respectively, and the research results meet the needs of practice. This shows that GF-1 satellite image and object-oriented technology can be effectively used to identify and monitor tourism lands. The area of tourism land use in Nanjing is 137.34 km2. Tourism land mainly concentrates on the south of Yangtze River region including Yuhuatai, Jianye, Xuanwu, Qinhuaihe districts, and their surroundings, while the north of Yangtze River is relatively sparse. The results provides technical support for the rapid and effective supervision of tourism land use using GF-1 satellite images.

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