基于RS和GIS的番禺区土地利用分类研究

高空间分辨率遥感影像使得土地覆盖和土地利用信息的提取成为可能。以多光谱和高分辨率遥感影像数据SPOT5为主要数据源,以RS图像处理,解译分类和GIS空间分析为主要技术,结合DEM、其他社会经济自然地理数据和实地调查等的辅助分析方法,进行番禺区土地利用二级分类,为研究土地利用和环境规划管理提供了一种可行途径。     

水源地土地覆被分类及无人机遥感验证评价方法研究

本文提出一种水源地土地覆被分类及无人机遥感验证评价方法。采用面向对象分类方法对高空间分辨率卫星遥感影像进行土地覆被分类,基于无人机遥感影像,采用随机抽样方法获取多边形样本验证分类结果,建立混淆矩阵后评价分类精度,并采用国产卫星及无人机遥感数据开展示例研究,取得了很好的研究应用效果。     

遥感地学智能图解模型支持下的土地覆盖/土地利用分类

土地覆盖/土地利用(LC/LU)调查已经成为开展土地利用动态变化预测、自然灾害防治及土地利用规划、土地管理和环境保护的一项关键的基础性工作,受到广泛注意和重视。随着遥感技术和各种地学分析模型的发展和深入,利用遥感技术获得的影像数据对区域的LC/LU情况及其动态变化进行定期或不定期的监测,成为一种最为迅速可靠和理想有效的手段。常规的LC/LU遥感分类方法主要包括基于常规数理统计分类方法、基于人工神经网络分类方法、基于知识逻辑推理的分类方法等。论文综合这些方法的特性,提出了遥感地学智能图解模型支持下的LC/LU分类体系,并以香港地区为试验对象,采用多平台遥感数据和辅助地理信息,进行了土地覆盖/土地利用遥感应用研究。     

基于面向对象的海岸带土地利用信息提取研究

针对海岸带复杂多样的土地利用信息,选取山东省乳山市海岸带为研究区域,运用 Landsat TM遥感影像数据,基于面向对象分类方法,利用不同地物的光谱、形状、纹理和空间关系等特征,通过多尺度分割、隶属度函数法和标准最邻近分类法提取研究区土地利用信息,并对分类结果进行精度评估。结果表明：①隶属度函数法和标准最邻近分类法结合,提取出乳山市海岸带12 种土地利用类型信息,很好地区分了盐田和养殖水面、林地和园地,可提取出主要的道路和河流等细长线状地物;②将提取结果与最大似然法对比,面向对象分类方法提取精度达到82.50%,Kappa系数为0.809 1,分别比最大似然法提高了11.44%和0.105 5,很好地避免“同物异谱”和“异物同谱”对分类精度造成的影响,有效地避免了“椒盐”现象。面向对象分类方法提取中分辨率遥感影像精度较高,为海岸带土地利用信息的快速、准确提取提供了有效的技术手段。     

基于GIS和RS的市域尺度下的植被NPP研究

在GIS和RS支持下,利用土地利用类型数据、地面气象数据和遥感影像数据,以青岛市为例,研究了市域尺度下的植被NPP空间分布特征.结果表明:青岛市NPP值为0~288 g·m-2·a-2,林地NPP值较高,耕地次之,建成区等区域最小.在小尺度区域内,NPP分布受土地利用类型影响较大,受气象因素影响较小.NPP模块在数据获取上比较容易,仅利用土地利用类型数据、地面气象数据和遥感数据就可以对陆地植被NPP进行计算,实际应用可操作性强.30 m分辨率植被NPP计算值更适宜于在市级小尺度区域内应用.     

OBIA与RF结合的龙口市土地利用信息提取方法

为提高中分辨率遥感影像解译精度,本文提出面向对象影像分析（Object Based Image Analysis,OBIA）与随机森林（Random Forest,RF）结合的土地利用信息提取方法。采用Landsat 8 OLI影像,针对不同地物特点,阈值分割和多尺度分割结合创建影像对象,规则集和分类器协同分类,基于Relief F算法分别对光谱特征、纹理特征及所有特征降维筛选特征子集,并与全部特征一起应用RF建模,对龙口市进行土地利用信息提取与比较。结果表明：OBIA与RF结合提取土地利用信息,基于Relief F算法筛选纹理特征,保留完整光谱、几何、空间关系特征构建RF模型,建模错分率为0.0958,分类总体精度和Kappa系数分别为89.37%和0.872,取得较理想结果。该方法可应用于中分辨率遥感影像土地利用信息提取。     

基于改进光谱角法的红树林高分遥感分类方法研究

传统影像分类方法多利用影像端元光谱进行地物分类,影像的空间结构信息被忽视,本研究结合面向对象分类方法思想以提高红树林遥感分类精度。本研究提出了一种结合端元类型选择、像元提纯等混合像元分解手段及分水岭图像分割算法的改进光谱角影像分类方法,并以山口红树林国家级自然保护区为研究区,利用GF-1号遥感影像数据,在光谱特征分析和地面调查的基础上,对红树林生态系统进行分类,并对分类精度进行分析。研究结果表明:改进的光谱角分类方法对GF-1影像分类效果较好,既兼顾地类光谱组成较复杂时的特殊性,又有效避免结果的破碎化现象,且总体精度达到95%（KAPPA系数0.944）,证明了其在红树林遥感影像分类及信息提取方面的应用潜力,为红树林生态系统业务化遥感监测奠定了基础。     

基于RS的城市土地集约利用评价方法研究

论文建立了以遥感数据为主要数据源的城市土地集约利用评价指标体系,对城市土地利用遥感影像(IKONOS)特征进行分析,介绍评价指标遥感信息解译方法。在以遥感为主结合调查获取所有指标信息的基础上,应用综合评价和人工神经网络(ANN)模型对城市土地集约利用进行评价,通过评价结果比较,发现人工神经网络模型能够反映自变量和因变量之间的复杂非线性关系,是一种可行的评价方法。因此,论文构建基于遥感和人工神经网络(ANN)作为城市土地集约利用评价的方法体系,并应用其对石家庄市土地集约利用水平进行了评价。实践证明,这种体系构建评价方法更具时效性,实用性更强,工作更快捷、方便,评价结果更为客观。     

基于RS的崇明东滩空间动态变化研究

崇明岛东滩因其特殊的自然条件及频繁的人类活动影响，土地利用空间格局变化速度较快。通过对1988—2002年6幅不同时相TM遥感影像解译，对崇明东滩土地利用进行分类，得到东滩15年间的土地利用空间变化图；再利用GIS技术，从数量和空间分布上对其土地利用动态变化过程进行定量计算，结果显示东滩土地总面积不断增加，土地利用方式逐年变化。东部岸线明显向东扩展。同时结合考虑自然因素和人为因素影响，探讨了崇明东滩空间动态变化的原因。为更加合理的开发利用东滩提供了有力的参考，也表明了RS与GIS技术相结合对于研究东滩空间格局演变有一定的应用价值。     

新疆阿克苏灌区土地资源合理利用及变化分析

阿克苏灌区土地资源和水资源的合理利用已成为当地面临的重要科学问题。本文利用5期遥感影像解译数据,分别从阿克苏灌区土地利用的时间差异性和空间差异性2方面进行定量分析,研究了阿克苏灌区1998-2014年土地利用变化的时空特征,为今后合理利用灌溉水资源提供重要依据。     

基于3S技术的呼和浩特市土地利用／覆盖变化研究

本文以呼和浩特市为研究对象,利用遥感（RS技术）、地理信息系统（GIS技术）以及全球定位系统技术（GPS技术）——简称3S技术,对呼和浩特市2000、2004年遥感影像进行了综合技术处理,获得2期土地利用现状图,据此对呼和浩特市土地利用变化幅度及变化速度、土地利用变化程度、土地利用变化空间动态进行了分析,为区域土地资源科学管理及实现区域土地资源可持续利用提供科学依据。     

垦利县耕地利用动态监测研究

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。     

基于时间序列谐波分析的东北地区耕地资源提取

耕地是人类社会赖以生存发展最重要的资源之一,及时获取其空间分布是国家农业决策的基础。论文利用2007年多时相的SPOT/VGT NDVI数据提取东北地区耕地资源信息。以NDVI时间序列数据年内变化振幅和周期差异性作为分类的依据,采用时间序列谐波分析法对全年时间谱NDVI数据进行重构,减少高频噪声对信息提取的影响,获得研究区地物信息在时间维度上的振幅、相位以及年均NDVI值影像图,然后将三者合成。应用神经网络分类方法,对合成后的影像选择训练样本,获取东北地区耕地资源的空间分布。实验中提取耕地的精度为83.26%,Kappa系数为0.732 4;该方法获取耕地资源空间分布的精度均高于GLC2000、UMD、IGBP和中科院1∶100万土地利用数据4种分类产品。研究表明,基于时间序列谐波分析法对NDVI数据重建,利用不同类型植被NDVI曲线在一年内振幅、相位特征的差异,采用神经网络分类的方法,可以精确地提取耕地资源信息,及时为农业和土地管理部门管理决策提供科学依据。     

基于3S技术的塔里木河中游荒漠化驱动力分析

本文依据卫星影像MSS、TM和ETM数据高分辨率、连续性好、获取成本相对较低的特点,以1973年的MSS影像、1992的TM影像为数据源,在ERDAS8.4遥感图像处理软件和ARCINFO10.0地理信息系统软件的支持下,分析了保护区荒漠化现状及动态变化监测的方法,并获得各土地利用类型面积数据、类型间转移的面积数据。同时本文根据遥感影像数据分析了土地覆被变化的动态度,找出自然干扰和人类活动中引起荒漠化的主要影响因子。     

基于光谱混合分析和反照率-植被盖度特征空间的土地荒漠化遥感评价

采用线性光谱混合分析模型对Landsat TM遥感影像进行混合像元分解,获取植被、裸土和水体组分的相对丰度分布;在反演地表反照率的基础上,构建了基于Albedo-Vegetation特征空间的土地荒漠化遥感监测模型;以黑河中游部分区域为例,进行了实证研究,并利用实地调查数据进行精度验证。结果表明:此方法充分利用了多维遥感信息,反映了荒漠化土地地表覆盖、水热组合及其变化,具有明确的生物物理意义,而且指标简单、易于获取,精度较高,有利于荒漠化的定量分析与监测。     

影像融合技术在滩涂湿地植被分类中的应用

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.     

四川省生态环境动态数据库建立与应用研究

为建立四川省生态环境本底数据库，实现生态环境动态监测，运用遥感（RS），地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）技术，以2004年中巴资源卫星（CBERS-02）遥感影像为信息源，2000年TM遥感影像解译的数据为基础，对2004年遥感影像进行动态变化解译，修改2000年数据库；手持GPS接收机，在野外对解译成果进行验证，更新数据库，最终建成四川省生态环境本底数据库；最后对四川省土地利用／覆被变化信息进行了分析研究，为四川省生态环境下一步研究指明了方向。     

宜能边际土地开发潜力熵权模糊综合评价——以广东省为例

利用边际土地种植高效能源作物是我国生物能源发展战略重要的组成部分。开展区域宜能边际土地的空间分布和开发潜力定量评价研究,是区域分布实施能源作物种植,推进生物质能源产业发展的前提和基础。以广东省为例,利用TM/ETM遥感影像通过遥感监督分类和目视人工解译提取疏林地、灌木林地、天然草地和未利用地等边际土地。然后选取影响能源作物种植的边际土地的自身性状和整理难易程度等5类因素建立指标体系,利用熵权模糊综合评判模型,把广东省宜能边际土地开发潜力分成高、中、低和极低4个级别。研究结果表明：广东省共有宜能边际土地105.34×10⁴hm²。其中,高、中、低、极低开发潜力宜能边际土地面积分别占边际土地总面积的41.08%,32.13%,17.22%和9.57%。并且宜能边际土地空间分布呈现内陆地区>西南沿海地区>东南沿海地区的趋势,具有高开发潜力土地在区域内所占比例呈现西南沿海地区> 东南沿海地区>内陆地区的趋势。     

面向地质灾害防治的第四系空间信息提取研究

第四系空间分布及其厚度信息提取是地质灾害防治工作中的关键技术之一。以三峡库首区秭归段为研究区,在收集遥感影像、地质图、地形图以及勘查资料等多源数据的基础上,分析了第四系空间分布及其堆积厚度的影响因素,确定地层岩性、坡度、水系多级缓冲区、归一化植被指数(NDVI)以及遥感影像光谱特征中的亮度(Brightness)和遥感影像纹理特征中的灰度共生矩阵对比度(GLCM contrast)作为第四系空间信息提取的评价因子,并利用C5.0决策树构建了第四系空间分布及其相对厚度信息提取模型,编绘了研究区第四系相对厚度空间分布图。结果表明:区域内第四系的空间分布及其堆积厚度由岩性和水系控制,而局部主要由坡度控制;遥感影像的光谱、纹理特征较为真实地反映了第四系的空间分布信息;172 m高水位蓄水期间的塌岸调查结果佐证了第四系厚层区划结果的可信度,该研究结果在水库蓄水后库岸再造或塌岸防治方面具有一定的参考价值。     

典型喀斯特小流域景观格局空间分辨率效应——以贵州清镇王家寨小流域为例

以位于喀斯特高原区的王家寨小流域为例,运用SPOT5影像(空间分辨率2.5米)、ASTER影像(空间分辨率15米)、TM影像(空间分辨率30米)为基本数据源,深入分析空间分辨率的变化对土地覆盖分类结果的影响。随着影像空间分辨率的增加,三种不同空间分辨率影像的土地覆盖分类信息的变化归纳为三种类型:增加型(灌木丛、农村居民点、裸岩裸土),减少型(旱地、稀疏林地),波动型(水田、有林地)。尤以能反映生态质量的裸岩裸土和低被草地斑块的变化较大,高分辨率影像显然能更多的识别出对流域生态质量有影响的生态系统类型。