基于ETM影像多种特征的CART决策树分类——以延边州为例

分类回归树(CART)是一种非参数化的分类与回归方法,在用于遥感影像自动分类时,可方便地应用多源知识,提高分类精度.以延边州试验区土地利用/覆被分类为例,利用分类回归树分析从训练样本中集中发现分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和辅助地学特征进行分类试验,并与传统的最大似然分类方法进行比较.结果表明,基于CART的决策树分类结果的总精度和Kappa系数分别为90.37%和0.8863,分类精度比MLC监督分类方法有明显提高.     

高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用研究

高分辨率卫星遥感图像数据量大、空间分辨率高、结构信息复杂、地物同物异谱现象更为突出等特征给专题信息提取技术带来了新的挑战。基于植被的光谱特征,利用监督分类、植被指数分类和目视解译等方法对QuickBird高分辨率卫星遥感影像的绿地信息进行提取,并对分类精度作了比对分析。研究结果表明,监督分类方法不能得到令人满意的结果,运用植被指数分类方法则有明显改善,其中归一化植被指数(NDVI)精度最高,因此NDVI能有效地对植被进行分类与识别。     

青海湖流域植被光谱采集技术方法及光谱分析

遥感监测是目前植被监测中的主要技术手段,也是植被生长监测中的重要手段。而结合实测地物光谱曲线是关键点之一。地物光谱把模型、遥感图像与地表观测放在一起,并建立关联联系,为遥感基础研究与遥感应用的衔接建立了一条纽带。文章结合青海湖流域的地理位置和气候特征,总结出适用于青海湖流域的光谱采集方法也显得尤为重要。而对所采集的光谱数据提取光谱特征参数,可以更好地了解青海湖流域不同草地类型的光谱特征,从而在实际应用中更好地利用这些特征。     

西宁市建设用地集约利用潜力研究

在分析和评价西宁市建设用地现状的基础上,建立了建设用地集约利用评价体系,对建设用地集约利用水平进行了评价,并测算出城市建设用地的经济潜力.结果表明,西宁市市区建设用地集约利用处于适度水平,建设用地经济潜力为356.67hm2,提出了西宁市建设用地集约利用的建议.     

融合GF-2与开放地图数据的城市绿地精细化分类研究

城市绿地是城市生态效益的重要载体,高精度的绿地目标检测与属性分类为优化城市生态空间结构、维护城市生态平衡以及建设“碳中和”城市提供基础数据支撑。通过改进经典U-Net算法,进行GF-2多光谱遥感影像图像分类;同时,基于景观生态学理论,采用POI和OSM为代表的开放地图数据,对绿地斑块进行多维度精细化分类;进一步选择深圳市福田区与罗湖区交界处的矩形区域为样本进行验证。结果表明：所提出的ASPP+SFAM融合U-Net网络模型与U-Net和UNet3+模型相比,所识别的城市绿地边界和真实城市绿地边界更吻合。所提出的模型的总体分类精度为90.87%,比U-Net和U-Net3+模型分别提高了11.13%和7.39%。同时,针对遥感影像纹理特征无法直接进行小区域城市绿地社会属性分类的问题,利用POI数据包含的属性信息、城市绿地与OSM道路网的拓扑关系以及景观形态指数,最终实现功能分类、类型特征、服务范围和形态特征4个维度的城市绿地的精细化分类。     

决策树法在城乡用地综合分区中的应用研究——以煤矿资源型城市凤台县为例

针对城乡用地供需矛盾日益突出的现状,以合理划分城乡用地为目标,对城乡用地综合分区的相关方法进行梳理,提出基于决策树的城乡用地综合分区理论体系,构建在GIS技术平台的支持下对限定性因子和非限定性因子分别进行评价的方法。在此基础上,以安徽省凤台县为例,采用决策树法对煤矿资源城市进行综合分区,并对研究结果进行分析和评价,该方法可为未来资源型城市用地综合分区的实际应用提供参考。     

沙漠化遥感分类方法对比分析——以新疆塔河下游为例

新疆是我国受沙漠化危害最严重的省区,而沙漠化信息提取是遥感专题信息提取的难点之一,探索合适的沙漠化遥感分类方法可以为相关部门提供决策支持.本文利用TM&ETM遥感影像对比分析了现有主要应用的最大似然、最小距离、决策树等几大分类方法在沙漠化分类中的应用,结果显示:①传统的最大似然方法分类精度及出图效果等各方面优于SVM、最小距离及决策树方法.最大似然的分类总精度以及Kappa系数分别达到96.43％和0.95,分类精度随先验概率的增大而减小,混淆程度小,结果图清晰,能反应真实的沙漠化分布情况.②SVM径向基函数分类可以达到分类目的,当γ逐渐增大时精度增高,混分较稍严重,可以反应真实的沙漠化分布情况.③最小距离精度较低,有严重的漏分现象,能一定程度上反应沙漠化的分布情况.④决策树分类法的精度低,分类指数筛选复杂,分类结果图并不能很好的反应真实的沙漠化分布情况.     

基于高分数据的村级地块面向对象分类方法研究

针对农作物对地抽样调查工作中村级抽样单元野外调查工作量大的问题,研究了一种基于高分数据的村级农作物种植面积提取方法。以辽宁省北镇市孟家村SPOT5遥感影像为实验数据(主要包括农田、裸地、道路、大棚、水体、房屋等类型),基于eCognition平台,根据局部方差法筛选地物最优分割尺度,按照最优分割尺度从大到小组织实验区地物分割次序,结合影像对象的光谱、形状等特征,建立分类规则,完成了村级农作物种植面积的提取。该方法有效避免了在影像分割时参数反复试错带来的复杂性和随机性,提高了农作物种植面积面向对象分类精度和效率。通过野外调查样地进行精度验证表明,精度达到90.4%,为提高农作物种植面积对地抽样调查工作效率,减少野外调查的工作量提供技术支撑。     

农村合村并居中居民点土地整理研究——以德州市为例

随着我国城镇化水平的提高,农村居民点用地与耕地、城市建设用地的矛盾日益突出.在综述农村居民点土地整理研究现状的基础上,结合国家农村建设用地标准对德州市农村居民点用地潜力进行了测算,对居民点土地整理的效益进行了评价,并对德州市合村并居中农村居民点土地整理提出了建议.     

基于土地整治潜力的长春市建设用地保障程度研究

在人地关系日益紧张的背景下,城市发展所需的建设用地保障将面临困境,土地资源的约束已经扩展到城市建设用地对经济发展的约束。基于长春市土地资源整治潜力中可新增耕地数量,反推城市可新增建设用地,将其与BP神经网络预测的城市建设用地的合理需求进行对比,分析未来5—10年长春市建设用地的保障程度。研究结果表明,基于土地整治可新增建设用地角度,2020年长春市主城区城市建设用地缺口为68km2,2025年长春市城市建设用地缺口达110km2,如果未来5—10年城市建设用地都通过新增建设用地来满足,长春市将出现土地供给不能满足城市建设用地发展需求的局面,建设用地保障能力严重不足,城市存量建设用地挖潜势在必行。