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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 234 毫秒
1.
以长江口崇明东滩为研究区,在分析崇明东滩典型地物的反射光谱特性和散射特性的基础上,对ERS-2 SAR数据和Landsat ETM+数据分别进行了处理,其中对ERS-2 SAR数据进行了小波去噪处理和纹理特征信息的提取,对ETM+数据进行了HIS彩色空间变换,然后在特征级层次上对两者进行了信息融合,最后对融合后的图像进行了典型地物信息的提取,并且根据我们野外实地调查数据和已有的研究成果,对本文的分类结果进行了评价,取得了满意的效果。  相似文献   

2.
介绍了ETM+图像与ASAR数据在探测浅层地下水方面的优缺点,并通过对内蒙古阿拉善左旗地区遥感资料的处理,研究了光谱图像与雷达数据融合后在探测浅层地下水方面的应用效果。研究表明该方法虽不能精确地探测到浅层地下水的埋深与范围,但对掌握宏观区域上浅表层地下水的分布较之单一数据源具有更快速、更直观的效果。  相似文献   

3.
介绍了ETM+图像与ASAR数据在探测浅层地下水方面的优缺点,并通过对内蒙古阿拉善左旗地区遥感资料的处理,研究了光谱图像与雷达数据融合后在探测浅层地下水方面的应用效果。研究表明该方法虽不能精确地探测到浅层地下水的埋深与范围,但对掌握宏观区域上浅表层地下水的分布较之单一数据源具有更快速、更直观的效果。  相似文献   

4.
影像融合技术在滩涂湿地植被分类中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
选择上海崇明东滩鸟类自然保护区的盐沼植被为对象,利用该地区2004年TM多光谱影像与同期SPOT5全色影像进行多种规则的融合,通过计算信息熵、均值、标准差、平均梯度、偏差指数、相关系数和均方根差7项指标,评价选取光谱信息较丰富、空间信息更清晰的融合影像.在此基础上,利用该融合影像进行植被分类,得到滩涂地区典型植被、光滩和水体等专题分类影像及其信息,并利用实地观测的134个样区进行比较验证.研究结果表明:相对于融合前的TM影像,利用Wavelet +IHS方法融合后的图像数据能很好地保留TM影像的多光谱信息,同时增加了其空间分辨率.融合技术可以充分利用各类遥感影像的空间和光谱信息,有效提高海岸带资源调查与监测的精度.  相似文献   

5.
基于光谱与纹理特征融合的滩涂信息提取方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
滩涂在光学遥感影像中具有光谱信息综合的特点,单纯基于光谱特征的滩涂信息提取方法精度不高.本文在海岸带地物分类过程中,引入了纹理特征分析,发展了一种基于光谱和纹理特征融合的滩涂信息提取方法.该方法首先利用神经网络分别实现基于像元光谱特征和基于图像纹理特征的海岸带地物分类;在两种分类结果的基础上,建立融合模型,完成决策级的信息融合,从而得到最终的滩涂信息提取结果.试验结果表明,在海岸带地物分类过程中引入纹理特征分析是有效的,决策级的光谱与纹理信息融合可以使滩涂信息提取的精度达到92.3%.另外,神经网络方法用于海岸带地物分类亦是可行的.  相似文献   

6.
阐述了卫星图像提取数据信息的光谱变换法的基本原理和方法,并详细介绍了各种卫星图像的数据变换方程。  相似文献   

7.
以5.12地震后四川省青川县为研究区域,以该区域CBERS-02 CCD数据及DEM数据为基础数据,结合国内外滑坡遥感识别数据处理方法,通过九个特征指标(CBERS-02 CCD五个波段、亮度、绿度、湿度及坡度)组合对青川县进行滑坡识别。首先经过镶嵌裁剪得到研究区影像图,用1、2、3波段合成真彩色图像,对该区域遥感影像滤波增强处理,减少图像斑点,改善图像质量,同时应用穗帽变换生成研究区的亮度、绿度、湿度指标;然后结合地震滑坡分布的地质地貌、构造岩性、形状纹理特点,对九个特征指标进行最大似然法监督分类;最后利用青川县的现场调查资料,对该滑坡识别结果进行了验证,同时结合滑坡发生的机理对滑坡分布进行了分析。研究区域的滑坡分布具有以下特点:1)分布范围广泛,且河谷两岸较多;2)地震产生的滑坡大多发生在坡度40°~50°、海拔700~1 100 m的山坡上。研究结果表明,利用中巴卫星进行滑坡识别的分类精度为76.4676%,Kappa系数为0.7130,抽取初步识别的96个滑坡进行野外校验,正确率为89%。证明中巴卫星适应于山区地震滑坡的识别。  相似文献   

8.
针对传统矿化信息提取方法单一利用光谱或纹理,信息量相对较少且需要大量样本的缺陷,利用基于光谱和纹理的支持向量机(SVM)原理,建立矿化信息提取模型。选择青海黄南州吉地地区作为典型研究区。首先提取研究区光谱和纹理信息,选取训练样本;然后求解最优超平面,进而确定决策函数;最后泛化推广识别其它待识别的样本。通过所提取的遥感蚀变异常信息与原有矿区叠加分析,叠加基本吻合;从野外实地验证来看,均发现了不同程度的矿化现象,并指出了4个重点异常区。  相似文献   

9.
多光谱数据定量反演土壤营养元素含量可行性分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
王璐  蔺启忠  贾东  石火生  黄秀华 《环境科学》2007,28(8):1822-1828
运用室内光谱模拟多光谱数据,采用回归分析方法建立土壤营养元素含量预测模型,并进行验证.首先,根据光谱响应函数将实验室光谱数据重采样至多光谱传感器(TM和 ASTER)波段;然后,分别利用多元逐步回归(SMLR)和偏最小二乘回归(PLSR)方法,建立建模土壤样本实测光谱以及模拟光谱(TM和ASTER)与土壤营养元素含量间的经验模型;最后,利用检验土壤样本进行模型精度验证.与实测光谱模型相比,模拟光谱模型对土壤营养元素含量的预测精度受光谱分辨率的影响并不大.模拟光谱模型对N、P、K元素含量预测精度最高分别为0.89、0.79和 0.67.土壤N、P、K元素含量SMLR模型的入选波段分别位于2 000~2 300 nm、1 650~1 800 nm和600~800 nm波长附近范围内; 土壤N、P、K元素含量PLSR模型的系数表明,近红外(NIR)波段对总氮和总磷元素含量比可见光(VIS)波段敏感,而VIS对K元素含量预测的贡献更大.利用多光谱数据进行土壤营养元素含量的估测具有理论上的可行性;由于不同元素对不同光谱波段的响应不同,在选择多光谱遥感数据时要充分考虑传感器的波段特征.  相似文献   

10.
植被覆盖变化分析需要选择一组合适的变量来测量和描述其变化.卫星传感器,如美国陆地卫星TM,具有提供大范围植被覆盖信息的优势,使对陆地表面过程的监测变得便利.本文讨论利用卫星数据对瑞典耶姆特兰(Jamtland)县山区干燥石南群落进行变化检测.本研究分别用到了1984年、1994年陆地卫星5的TM数据和2000年陆地卫星7的ETM+数据.在对图像进行辐射归一化、几何纠正和地形纠正处理之后,我们比较了不同的变化检测方法.对"变化"和"无变化"两种变化类型的检测,NDⅥ图像差值方法的精度最高,总体精度达到94%(k=0.87).NDVI回归分析方法可以提取更多的变化信息,可以检测到山区干燥石南群落中3种类别的植被变化.通过应用模糊集阈值技术,变化检测的总体精度从65%(k=0.45)提高到74%(k=0.59).这些方法产生的变化结果可以显示脆弱的山区石南群落中植被变化区域的位置,并反映出不同的植被变化程度(植被覆盖减少程度:高、中和无).1984~2000年间,该研究区域内共有17%的干燥和极端干燥石南植被发生了变化.平均起来,4%的被研究石南群落发生了较大程度的变化,也就是说,在该期间这些石南植被经历了"较大程度的植被覆盖减少".研究结果显示:①"大幅度的植被减少"的区域中,研究区南部低的高山带(1ow alpine zone)植被覆盖减少程度最大;②主要的变化发生在1994~2000年期间.  相似文献   

11.
北京平原区夏垫断裂的多源遥感影像特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
1679年9月2日三河—平谷8.0级地震在地表形成总体走向N40°~45°E,倾角60°~70°,长达10 km的破裂带。该文采用Landsat-8、SPOT-5、SAR、GDEM、Google Earth多源遥感影像研究夏垫断裂的遥感影像特征。利用ERDAS软件,对Landsat-8影像按7∶4∶2依次为R、G、B分量作彩色合成增强处理,突出影像的线性构造特征;对Landsat-8和SPOT-5影像、Landsat-8和SAR影像分别进行融合处理,丰富影像的光谱信息;对GDEM与SPOT影像进行三维叠加,突出影像的三维特征;对SAR影像进行斑点压缩、方向滤波处理,突出影像平行断裂方向的线性特征。文中分析、对比了Google Earth和SPOT-5影像上地震陡坎的特征,陡坎在SPOT-5影像上表现较明显,但在影像上表现不出较低陡坎,同时,在两种影像上容易将绿色植被、狭窄道路或其它地物误认为陡坎;SAR滤波后的影像表现出暗色的线性条带;Landsat-8和SAR融合后的影像表现出较宽的异常条带,该条带指示断裂带所在位置。  相似文献   

12.
根据环境卫星CCD影像与Landsat TM影像,对河北省部分典型区域进行了详细对比研究。结果表明,环境卫星CCD影像和Landsat TM影像在颜色、纹理、形状、大小等方面均存在一些差异,但对生态环境质量评价的影像解译工作影响不大。  相似文献   

13.
银川活动断层卫星遥感图像解译   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用对地表具有一定穿透能力的合成孔径雷达数据(ENVISAT ASAR)和光谱信息丰富的常规光学遥感数据(Landsat-7 ETM)作为主要数据源,综合了雷达遥感与光学遥感的成像优势,利用图像预处理、图像增强处理与多源遥感信息融合突出了银川研究区的活动断裂遥感影像特征。根据活动断层遥感解译标志,共解译出8条主要活动断层,分别为银川-平罗断裂、芦花台断裂、镇北堡断裂、黄河-灵武断裂、贺兰山东麓断裂带、黎家新庄-南泉子断裂、三关口断裂与青铜峡断裂,并对其影像特征与空间分布规律进行详细分析。银川活动断裂的解译分析为该地区的地震安全性评价与地震活动性分析奠定了基础。  相似文献   

14.
以施秉云台山地区为研究对象,以1973、1993、1999、2010年四期TM、ALOS遥感影像为基础数据,提取研究区土地利用信息,在此基础上,根据基于压力-状态-响应模型(PSR模型)构建土地生态健康评价指标体系,建立具有地域特色的土地生态健康综合评价模型,利用熵权法确定指标权重,运用多级模糊综合评判模型计算研究区土地生态健康综合指数,并初步分析施秉云台山地区土地生态健康的影响因素。结果表明:(1)1973~2010年耕地、草地面积呈减少的变化趋势,灌木林地面积呈增加的变化趋势,无植被覆盖地面积先增加后减少(1973~1993增加,1993~2010年减少),水域面积波动剧烈,变化趋势不明显;(2)研究时段研究区土地生态健康状况并不佳,土地生态健康综合指数得分不高,且呈先增大再减小的变化趋势,土地生态健康等级位于亚健康与病态之间。该研究以期为施秉云台山地区生态保护提供依据。  相似文献   

15.
垦利县耕地利用动态监测研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
对土地利用变化进行监测是全球变化的一项基本内容,基于遥感技术的两个最主要的应用是通过影像分类制作土地覆被图和通过变化监测分析土地覆被变化,从而为土地利用分析提供了有力的工具与手段。论文以山东省垦利县为研究对象,探讨了利用TM数据进行耕地信息提取及监测,包括遥感图像的几何精校正、数据配准、研究区数据提取及图像增强等,分别采用屏幕目视解译法和自动分类与目视解译结合法两种分类方法提取耕地信息,在此基础上对耕地分类结果进行叠加监测,并对分类和监测结果进行了验证;最后对耕地资源的变化做了一个系统的分析。结果表明,在计算机自动分类结果的基础上,进行目视修正,可以有效地提高分类精度,适宜于农用土地区尤其是滨海盐渍土区的耕地信息提取。  相似文献   

16.
应用陆地卫星TM图象编制闽北土壤图(1:10万)的方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
以TM原图象合成的标准假彩色和似自然色图象作目视解译为主,根据土壤及其相关地物的野外光谱测定数据,分析其影象色调特征;用TM 7个波段原始黑白图象作对比解译,以预测不同地物的彩色合或效果并选择最佳合成方案;用TM6热红外图象作假彩色等密度分割处理,以提取随海而异的地面温度场和土壤类型垂直分带信息;用TM比值图象及其假彩色合成处理,以逐步增强并提取土壤信息;最后参照同比例尺地质图和地形图等相关资料,完成土壤图的编制。  相似文献   

17.
地表覆被分类对国土资源调查评估及全球变化具有基础性和关键性意义,但山区由于地形和云雾等的影响,可利用光学遥感影像和其他资源十分稀缺。因此,论文以渝东南山区为研究区,基于Sentinel-1A极化合成孔径雷达(SAR)数据,通过系列预处理,得到后向散射系数值,同时对各类地物的VV/VH极化后向散射系数、纹理、高程和坡度等特征值统计分析,综合这些特征值运用面向对象分类方法对单时相与多时相SAR数据进行地表覆被分类,最后将这两种分类方法与Landsat 8 OLI数据分类作对比。研究表明:1)在同时运用面向对象分类方法的前提下,单时相SAR数据分类和Landsat 8 OLI数据分类精度相当,多时相SAR数据面向对象分类精度最高,总精度为85.65%,Kappa系数为0.829 9;2)与光学数据相比,SAR数据对阔叶林、人工建筑提取有优势,精度提高了10%以上,多时相特征有利于耕地和针阔混交林提取,分类精度比单时相提高了9%左右;3)研究区土地覆被类型以林地为主,占总面积的42.68%,耕地、草灌次之,人工建筑、草地与河流占地面积较少。  相似文献   

18.
针对滨海陆地复杂地物环境下如何提高土地覆盖信息遥感提取精度的关键问题,基于最新发射的国产高分(高分辨率)1 号和资源3 号影像,采用面向对象分类法和最大似然法,开展杭州湾南岸滨海陆地土地覆盖信息的遥感提取。结果表明,相比最大似然法,面向对象法结合高分1 号既考虑对象的光谱、空间和纹理等多种属性特征,又充分利用高分影像所提供的丰富纹理和空间信息,对于土地类型多样、边界模糊等混合像元具有较好的识别能力,获得较高分类总精度(90.4%)和Kappa 系数(0.876 7);分割尺度对高分影像分类精度具有重要影响,高分1 号2 m和8 m最优分割尺度分别为63%和65%,资源3 号影像最优分割尺度为66%;高分1号比资源3 号更能体现在植被和水体等地物信息提取方面的优势。  相似文献   

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