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。     

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%。     

航空高光谱反演耕地土壤重金属分布特征——以苏北灌河地区为例

为探索航空高光谱遥感开展大比例尺、大面积土壤重金属含量和分布特征快速调查的技术方法和工作流程,以苏北灌河地区为例,利用国产高光谱成像仪和自主集成的航空高光谱遥感测量系统获取影像光谱数据,通过数据预处理、CARS特征波段选择及BP神经网络建模反演等方法,建立了从数据获取到数据分析评价的工作流程,反演了土壤重金属元素含量,展示了其空间分布特征。与传统地球化学调查数据进行对比分析,结果显示高光谱反演成果与地球化学调查的重金属浓度空间分布特征吻合度较高,验证了航空高光谱反演耕地土壤重金属分布特征的可靠性。在区域性耕地土壤重金属污染调查评价方面,航空高光谱遥感能够快速、及时地获取土壤污染及相关信息,并具有很好的实用性和经济性。     

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。     

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。     

陕北红碱淖流域土地利用动态变化研究

本文以红碱淖流域为研究区,选取1989、2000、2007年3期遥感影像,利用ERDAS软件对3期影像进行解译,利用GIS空间分析功能叠加三个时期的土地利用图,采用动态度、开发度、耗减度和综合土地利用动态度等指数模型,研究红碱淖流域1989~2007年土地利用的时空变化特征和转移趋势以及土地利用动态变化。结果表明,1989-2007年间红碱淖流域土地利用变化总体特征为湖泊、其它水域和沙地面积减少,耕地、林地、草地面积增加。湖泊、其它水域和沙地面积减少了9.85km2、5.34km2和65.42km2,分别减少了19.65%、26.93%和18.67%;耕地、林地和草地面积增加了10.12km2、37.66km2和32.82km2,分别增加了10.78%、24.77%和4.99%。减少的沙地主要转化为草地,增加的林地主要来源为草地,增加的耕地主要来源为林地;各土地利用类型相互转化的综合年变化率有增大的趋势。     

基于RS和IGS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G IS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。     

基于土地利用变化的广西近20年生态系统服务价值研究

为探究广西土地利用变化对生态系统服务价值（ecosystem service value,ESV）的影响,采用随机森林算法对2000—2020年5期Landsat系列遥感影像进行土地利用分类,运用土地利用动态度、土地利用转移矩阵方法揭示土地利用变化规律,运用当量因子法计算ESV,探究其时空变化特征,并分析各土地利用类型与ESV变化之间的内在联系。结果表明：林地和耕地是广西主体土地利用类型;建设用地面积逐年增加,主要是侵占耕地;单一土地利用类型动态度表现为未利用地>草地>建设用地>耕地>水域>林地。广西生态系统服务价值总体呈波动下降趋势;单向生态系统服务价值以水文调节和气候调节为主;在空间分布上,ESV呈中部低、四周高的特征;广西近20年的ESV变化,草地、林地和耕地是主要贡献因子和敏感因子。     

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.     

Spot遥感影像照片在森林资源二类调查上的应用

为了提高森林资源二类调查质量,提高工作效率,辽宁省森林资源二类调查改变以往的地形图调绘、实测等传统调绘方法,利用法国Spot5遥感影像照片作为外业调绘的图面资料,结合现地调查,取得较好效果。Spot5遥感影像经PCI软件处理后具有明显特征,根据遥感影像中各地类的色调、形状、阴影、纹理、位置、大小等特征直接沿影像特征的边缘准确勾划出地类界线,即可完成森林资源二类调查野外调绘工作。大大降低了野外调绘人员的劳动强度,省时、省工、省钱。     

ERS-2 SAR和Landsat ETM+数据融合提取崇明东滩典型地物信息与分类

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。     

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。     

应用陆地卫星TM图象编制闽北土壤图(1:10万)的方法研究

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。     

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。     

基于改进多边形面积法的城市土地立体化利用潜力评价——以深圳市为例

土地立体化利用潜力评价对于引导土地科学管理与城市可持续发展具有重要意义。论文采用改进多边形面积法,构建基于社会经济现状、土地利用现状、综合发展机会和生态环境约束4个维度要素的土地立体化利用潜力评价指数,并以深圳市为示范区进行验证。结果表明：改进多边形面积法能较好地反映各个维度要素的不完全替代关系并突出多种要素的协同作用效果;结合区域差异以权重矩阵代替单一权重系数,能更有针对性地评价土地立体化利用潜力;深圳市土地立体化利用潜力由南向北、由西向东递减,高潜力区域面积占全市建成区面积的26.46%,且呈现整体分散、局部集聚的特征;识别中心城区和前海-后海片区为极高潜力区域,与深圳市实际发展情况基本一致。     

土地利用方式对土壤有机质及其碳库管理指数的影响

采用野外调查和室内分析的方式对子午岭不同土地利用方式下,土壤有机质、3种活性有机质及其碳库管理指数(CMI)进行了研究,结果表明,土壤有机质、3种活性土壤有机质含量均随土层的加深逐渐降低,在土壤剖面基本表现为林地、撂荒未翻耕地>撂荒翻耕地>农用地.同一土层,3种土壤活性有机质含量及其有效率表现为低活性有机质>中活性有机质>高活性有机质.不同利用方式下,活性有机质有效率随有机质活性增强,呈现撂荒未翻耕地>林地>撂荒翻耕地>农用地的趋势.不同利用方式之间的CMI的差异随有机质活性的增强而增大,且影响深度也逐渐加深.在0~30cm土层内,林地3种活性有机质的CMI高于撂荒翻耕地和农用地;而在30cm之下土层,3种利用方式低活性有机质的CMI相差不大,但中活性有机质和高活性有机质的CMI表现为林地>撂荒翻耕地>农用地.3种活性土壤有机质与其他生物化学性质之间均表现为显著或极显著相关关系,表明活性有机质可以指示土地利用方式对土壤有机质和CMI的影响.