基于面向对象的北京市区城市内部用地信息提取

选取北京市四环以内为研究区域,以资源三号卫星遥感影像为数据源,针对类型多样、特征易混淆的城市内部用地以及高分辨率遥感影像海量信息、人工提取费时费力等特点,论文基于面向对象分类方法,探讨城市内部用地自动提取方法,并对分类结果进行精度评估.结果表明:利用不同地物的光谱、形状、纹理和空间关系等特征,通过多尺度分割和隶属度函数法,构建合理的分类层次,不仅精确提取出研究区内水体、绿地、建设用地和待开发用地,更独具创新地区分了城市建设用地内部各种地物类型,包括工业生产用地、低密度和高密度生活用地以及交通用地.该方法有效地利用了资源3 号卫星影像的光谱、纹理及空间信息特征,总体精度可达到87.00%,Kappa系数达到0.853 9,取得较好的分类效果.     

流域地表生态信息的卫星遥感图像处理技术

以福建省九龙江流域为例,利用计算机技术和遥感-GIS工具软件,探讨利用多源卫星遥感影像获取流域地表环境信息的图像处理与分析技术,列举卫星遥感可获取的流域地表生态环境专题信息。重点分析利用遥感-GIS界定流域范围的方法、流域地表覆盖状况和植被覆盖密度的卫星遥感影像处理方法。      

多尺度分割与特征优选下的盐碱地提取

土地盐渍化作为一种土壤灾害,严重制约着社会经济与农业的发展。对盐碱地进行实时监测,可为盐碱地的评价改良提供科学依据。由于盐碱地的信息复杂、提取精度不高,因此本文以高分六号(GF-6)卫星遥感影像为数据源,采用分形网络演化算法(fractal net evolution approach,FNEA)进行影像对象的多尺度分割,从面向对象的角度减少高分影像分类结果中的椒盐噪声问题,通过计算图像对象的局部方差和变化率来确定适宜的盐碱地分割尺度。利用基于特征选择的相关性算法(correlations-based feature selection,CFS)与Relief F算法分别对由光谱、纹理、形状、遥感指数构成的初始特征空间进行特征优选,精简特征子集,解决特征数量冗余问题,以此来优化随机森林对盐碱地提取精度。结果表明:CFS约简后的特征子集更小,精度更高,说明在盐碱地提取过程中,筛选特征数目能够减小冗余数据对提取精度的影响。CFS优化后的随机森林对盐碱地的提取效果较好,该方法总体分类精度达到83.7%。     

贻贝养殖区悬浮颗粒物浓度的卫星遥感反演研究

悬浮颗粒物(total suspended matter,TSM)是重要的水环境参数,影响着海水的透明度和初级生产力,因此总悬浮颗粒物的监测对于海洋牧场环境的评价具有重要意义。卫星遥感技术具有显著的时空观测优势,但目前尚无专门针对海洋牧场小尺度海域的TSM遥感产品。本研究以浙江嵊泗枸杞岛贻贝养殖区为研究对象,基于春、夏、秋、冬4个季节的调查实测数据,建立了面向Landsat-8卫星遥感影像的TSM浓度定量反演模型。验证结果表明,反演模型具有良好的估算精度,决定系数R²为0.72,均方根误差为6.59 g/m³,绝对偏差为0.72 g/m³,平均绝对百分误差为29.8%;进一步将其用于2021-2022年春、夏、秋、冬4个季节的Landsat-8影像,反演了贻贝养殖区及毗邻海域的TSM浓度遥感产品,分析了其时空变化特征。     

基于环境减灾卫星遥感数据的呼伦贝尔草地地上生物量反演研究

推动国产遥感卫星在资源环境领域中的应用对于促进我国航天事业发展、减少科研成本具有重要意义。我国近期发射的环境减灾卫星具有时间分辨率高、可获得高光谱影像的特点,在陆地资源遥感监测领域将有广阔发展空间。研究于2009年夏季获得三景呼伦贝尔草原区遥感影像和对应地面实测草地生物量信息,基于这些数据探讨了利用环境减灾卫星多光谱影像和植被指数反演草地生物量的可行性。结果表明基于影像提取的NDVI、OSAVI、MSAVI、SAVI、EVI、MTVI2、WDRVI和GNDVI等光谱指数均与草地生物量有较好的定量关系。其中,MTVI2结果最好,预测决定系数达0.61,交叉检验决定系数为0.58,均方根误差仅为58.6 g.m-2,基于MTVI2和环境减灾卫星多光谱影像可准确生成草地生物量空间分布图。     

一种高分辨率遥感影像建筑物边缘提取方法

提出一种利用高分辨率遥感影像半自动提取建筑物边缘的方法。先对遥感影像进行预处理,对所有边缘进行边缘检测。然后进行边缘跟踪,提取建筑物的主方向线,利用模型进行线段关系判断,再进行线段关系处理、区域分割和区域生长,最后进行区域合并提取出建筑物的轮廓。用上述方法对Quick Bird卫星的高分辨率影像进行了实验,实验结果证明该方法有较高的识别率、较好的准确性,具有一定的实用价值。     

基于国产高分卫星GF-1影像的农膜遥感信息提取技术研究

随着农膜的大量使用,农膜对土壤的污染已被广泛关注。准确掌握农膜空间分布信息和使用量,可以为农膜环境污染治理提供重要技术支撑,也为政府调节市场和发放设施农业补贴提供重要依据。传统的农膜使用量统计方法费时费力,没有空间定位信息。基于遥感技术农膜自动化提取则具有快速、动态、空间的优势。本研究以山东省寿光市为例,采用国产GF-1卫星遥感影像,利用支持向量机(SVM)分类技术,进行农膜遥感信息提取。经检验,Kappa系数达96%,达到解译精度要求。寿光市覆膜农田面积397km~2,占全市农田面积的33. 6%,农膜使用量3. 34万t,农膜主要分布在寿光市中部和南部。结果表明,利用GF-1卫星遥感影像能较好地提取农膜信息。     

基于Google Earth Engine云平台的黑龙江流域长时序常年和季节性水面提取及变化分析

遥感影像空间覆盖广、更新周期短,是快速提取大区域水面信息的可行技术,对水资源开发利用、管理和保护具有重要意义.针对年际内受降水波动性影响,充分应用年份内所有可用的影像数据构建年均水体指数,来减少单期影像难以准确反映年内水面特征的问题,利用Google Earth Engine(GEE)遥感云平台解决了传统影像下载和桌面...     

IRS-P6卫星数据在高速公路环境影响评价中的应用

采用IRS—P6卫星数据与CBERS-02A多光谱数据融合,对鹤岗-大连高速公路抚松至岗山岭段将通过的3个自然保护区进行卫星遥感影像编图与解译。为了提高卫星遥感规划的精度,采用了数据融合技术。考虑到该地区地貌特征、数据时相等原因,利用IRS—P6卫星遥感数据与CBERS-02A数据融合,使得遥感区划清晰。     

环境遥感

X872《X)103186流域地表生态信息的卫星遥感图像处理技术/林桂兰(厦门市环境信息中心)户环境科学研究/中国环科院一2(X)l,14(2)一22一25环图X一6 以福建省九龙江流域为例,利用计算机技术和遥感一GIS工具软件,探讨利用多源卫星遥感影像获取流域地表环境信息的图像处理与分析技术,列举卫星遥感可获取的流域地表生态环境专题信息。重点分析利用遥感一GIS界定流域范围的方法、流域地表覆盖状况和植被覆盖密度的卫星遥感影像处理方法。图3表1参7X872(X〕103187滇池水体中总悬浮物含量的遥感定量模型/赵碧云…(云南省环科所)//环境科学与技术…     

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。     

基于无人机影像的城市植被精细分类

针对传统植被资源调查方法工作量大、成本高、效率低的问题,利用高分辨率无人机遥感影像,联合地物光谱-纹理-空间信息,构建了一种适用于描述城市不同植被种类的多维特征空间,在此基础上对三种应用广泛的分类算法(基于像素的、面向对象的支持向量机及深度学习Mobile-Unet语义分割模型)开展了对比分析研究.结果表明:本文提出的联合地物光谱-纹理-空间信息的特征空间构建方法能够有效地描述城市不同类型植被的特征差异,提升影像分割、植被分类的精度;在分类精度上,基于像素和面向对象的支持向量机分类结果的总体精度均超过90%,深度学习方法的总体分类精度为84%;在算法效率上,传统机器学习方法也优于深度学习方法.因此,得出结论针对城市小区域、小样本的植被精细分类,传统机器学习分类方法比深度学习方法效果更好.     

基于高分1号杭州湾南岸滨海陆地土地覆盖信息提取方法研究

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。     

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。     

顾及空间自相关性的高分遥感影像中建设用地的变化检测

在中国城市化的进程中,建设用地常常连片分布,其开发在空间上具有明显的聚集性,表现出较强的空间自相关性,这在高空间分辨率的遥感图像中更加明显。基于2016年、2017年两期南京市域内的北京2号3.2 m多光谱遥感图像,对比分析了引入变化向量的空间自相关指数作为图像特征后建设用地遥感变化检测的性能。首先提取遥感图像光谱变化向量的局部G指数、Moran’s I和Geary’s C三个典型空间自相关指数,然后确定适用于变化检测的最优空间间隔(Lag)范围和最优自相关指数。结果表明:(1)光谱变化向量在空间上具有显著的正相关性。(2)全局Moran’s I和半方差函数相结合可以确定最优的Lag范围。(3)在光谱变化向量的基础上加入局部G指数和局部Moran’s I能够提高检测精度,F1分数表明前者优于后者。(4)在光谱变化向量的基础上加入最优Lag范围内的局部G指数作为附加图像特征,F1分数比只使用光谱变化向量提高了20%以上。融合空间自相关信息,特别是多尺度局部G指数作为遥感图像特征可有效地提高连片区域建设用地的变化检测精度。     

基于IKONOS影像的城市住宅区中水回用空间分布估算

中水回用是解决城市水资源短缺和水环境污染问题的有效途径。开展分散式中水可行性研究,需要考虑中水原水与回用需求的数量、空间分布及平衡关系。论文以南京市住宅区为例,探索了基于IKONOS高分辨率遥感影像分类,估算中水回用空间分布的方法。通过引入单位面积用水定额,将遥感和GIS 分析得到的用地信息与中水原水产量和回用需求关联起来,计算了研究区域中27 个地块的中水原水产量和回用需求量,并分析了两者在空间上的水量平衡关系。结果表明,研究区域存在较大的中水原水供给潜力3.52 L/（m²·d）和较大的利用需求5.37 L/（m²·d）。住宅小区的单位面积原水产量与其建筑容积率成正比;以中高层住宅区为主的地区,中水原水产量能够基本满足本地区的中水回用需求。因此,在这些地区建立分散式污水处理系统,可减少废污水排放,节约自来水取用量,提高水资源利用率。     

模拟涨潮的复杂海岸类型岸线自动提取方法

传统的海岸线提取方法往往仅针对某种类型的海岸有效,对于多种类型混合海岸区域,则需要对图像分类裁剪、分别提取岸线、拼接图像才能提取出完整的海岸线,该过程不仅实现较为复杂,而且将不同类型海岸严格划分开的难度也很大,因此,本文提出了一种适用于混合海岸类型区域提取海岸线新方法——模拟海水涨潮过程的海岸线自动提取方法。首先采用波段差决策树分类分析方法（spectral difference decision tree,SDDT）对遥感影像进行分类,根据地物类型差异将各区域类别标记为"可涨潮区域"与"不可涨潮区域"两类;其次,通过计算每个斑块区域的面积,将面积小于某一预设阈值的区域块定义为噪声区域,去除所有噪声区域;然后,再通过最大矩形填充算法（maximum rectangle filling algorithm,MRFA）模拟海水涨潮逐步填充"可涨潮区域"并提取海岸线。本文方法提取的海岸线较为连续,不受地物分类结果图中的少量误分类斑块的影响。     

基于遥感和地统计分析的滑坡监测研究评述

在滑坡监测过程中,常规技术方法往往会受到气候与地形的限制,且连续观测能力较差,实施困难较大.而遥感技术可以克服观测条件的限制,并可针对滑坡不同阶段实行监测.此外,地统计分析方法可充分利用遥感数据本身具有的空间相关性,可以提高影像信息提取的准确性.因此,遥感与地统计方法集成用于滑坡监测具有广阔的应用前景.