面向对象的海域使用专题信息遥感提取关键技术研究

利用遥感技术进行海域使用专题信息提取是开展区域用海项目动态监测的有效手段。本研究以SPOT-5高空间分辨率遥感影像为数据源,探讨了面向对象的海域使用专题信息遥感提取方法,从基于多特征的遥感图像多尺度分割、海域使用特征基元的多特征表达以及面向对象的海域使用支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类三个方面,深入研究了面向对象的海域使用专题信息遥感提取关键技术与方法,结合所提出的海域使用两级分类体系,形成了利用高分遥感技术实现区域用海遥感监测的技术流程。在江苏如东沿海进行的实证分类研究表明,该技术流程能够取得理想的分类结果,可为开发业务化的海域使用遥感动态监测平台系统提供技术支撑。     

基于植被指数的GF-1与Landsat-OLI石漠化识别能力对比评价

植被指数是运用多源遥感影像提取石漠化过程中的主要参考指标之一。为了在石漠化提取中选择最优植被指数,论文以GF-1和Landsat-OLI为源数据,运用欧氏距离对多种植被指数在石漠化提取过程中的可分性和类型识别能力进行了定量的对比评价。结果表明：Landsat-OLI在石漠化与非石漠化、不同等级石漠化信息提取的可分性上略优于GF-1,共有71个参数的欧氏距离大于等于阈值1.56;通过植被指数光谱特征,可以对非岩溶区与石漠化地区进行较好的区分,其类型间欧氏距离普遍高于阈值;然而由于相邻等级石漠化之间植被覆盖率存在渐近式过渡关系,在遥感影像上光谱反射率接近,比间隔等级石漠化更加难于区分。在石漠化类型识别能力方面,波段差和比方法优于单一光谱指数。对于GF-1和Landsat-OLI而言,石漠化信息提取中推荐使用的最优植被指数均为NDVI,其次为GRNDVI。     

喀斯特石漠化的遥感提取方法研究进展

石漠化是中国西南地区的一大生态顽疾,运用遥感技术进行大范围监测是不可或缺的手段。要加强监测成果的应用和相互比较,就必须要有一套统一的行业标准和通用的提取方法来规范目前的研究。本文介绍了喀斯特石漠化定义的演变,根据研究区域范围的不同,总结了石漠化的3种分类分级标准。石漠化的遥感监测技术呈现精确化、定量化的趋势,文中归纳了监督分类、综合分析、光谱分析、定量法四种从遥感图像提取石漠化信息的方法。最后讨论了在实际的遥感监测工作中需要克服的难点。     

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eCognition的本溪典型区域生态环境变化遥感分析

基于eCgnition软件平台,采用先进的面向对象分类技术,开展本溪典型区域生态环境变化遥感监测分析。利用面向对象的多尺度分割方法,充分结合影像中的光谱、纹理、几何性信息等各种对象特征,针对不同影像、不同地物目标的信息提取,实现区域生态环境变化遥感分析。     

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。     

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。     

贵州省绥阳县喀斯特石漠化分布与岩性相关性分析

将aster遥感影像结合野外调查GPS数据进行绥阳县喀斯特石漠化解译,综合绥阳县水文地质矢量数据与喀斯特石漠化分布数据,运用GIS空间分析功能,对绥阳县喀斯特石漠化分布与碳酸盐岩之间的相关性进行了分析。结果表明:绥阳县石漠化主要发生在连续性灰岩地区,以轻度石漠化为主,但中度及强度石漠化却主要发生在连续性白云岩地区,这可能是因为连续性白云岩地区主要为人口密集区,受人为干扰较大所致。     

湖泊水环境高空间遥感影像污染点源信息提取研究

传统的污染点源信息提取技术存在权重因子各指标取值范围广、提取精准度不准确、植被覆盖率检测效果差等问题,为此,采用高空间遥感影像对湖泊水环境污染点源信息提取进行研究.针对信息的选择和预处理,需要先获取污染点源信息,并利用多项式对遥感影像图中的畸形几何进行修正;通过利用TM影像技术分析波段组合和单独使用波段的分类效果;根据影像中不同的隶属度,构建水体规则,分析水体差异指数,由此提高信息提取的精度,进而完成污染点源信息的提取.通过选取验证区域,进行实验,实验结果表明,使用该技术能够缩小权重因子各指标取值范围,并提高污染点源信息提取的精准度与植被覆盖率检测的效率,实用性较强.     

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.     

基于GIS技术的广西岩溶地区石漠化监测分析

广西岩溶地区石漠化是喀斯特区地表出现类似荒漠景观的土地退化过程。本文针对广西岩溶地区5个典型县展开的石漠化专题性监测,其监测手段主要是通过历史监测数据与最新遥感影像,在ArcGIS10.1平台里进行图斑区划与解译,然后借助GIS的空间分析工具对新旧两套监测数据进行对比和重分类,最后以制作的统计分析报告和专题图件为成果输出。该监测方法可以定期掌握并获取石漠化状况与动态变化信息。     

自然灾害遥感应用标准体系构建方法研究

遥感技术不仅能用于获得自然灾害发生之前的背景数据,而且可用于对自然灾害进行监测预警和损失评估,近年来已经成为自然灾害信息获取与分析的重要手段。标准体系构建是开展自然灾害遥感技术标准化应用的一项重要基础性工作,亟需研究和建立满足自然灾害管理需求的遥感技术应用标准体系。对国内外遥感技术标准特别是自然灾害遥感应用相关标准现状进行了综述。分析了自然灾害遥感技术应用标准化需求,探讨了标准体系构建的思路,提出了面向自然灾害遥感技术应用的并列式、串联式和混合式标准体系构建方法和洪涝灾害遥感监测关键技术标准需求。     

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。     

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。     

遥感技术在区域地质调查中的应用研究——以遥感找矿为例

西藏自治区蕴藏着丰富的矿产资源,由于西藏地处高海拔,山区气候寒冷,交通不发达,研究人员不便进行实地考察,采样难度大,成本高,在西藏地区进行区域地质调查有很大难度,而遥感技术在很大程度上为研究人员解决了这个难题。本文以遥感技术为手段,利用遥感数据搭载软件,以实现数据预处理、遥感蚀变信息提取、异常等级划分、综合成矿预测等功能。     

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。     

遥感技术在矿区环境污染监测中的应用研究

本文利用现在最先进的信息采集手段-遥感技术来研究矿区的环境污染问题。重点是如何在遥感影象中提取矿区的环境污染信息。结合在山东肥城矿区进行的调查研究和环境监测结果及其相应分析。对如何应用遥感技术进行矿区环境污染监测进行了深入的探讨，通过对矿区受污染植被和水体信息的提取，提出了适合于矿区环境研究的遥感图象处理方法并进行了对比分析。提交了矿区相应的环境污染信息影像解译成果。为在矿区环境污染研究中进一步应用遥感技术，开展快速有效的监测评价开拓了新思路。     

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.     

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。