基于决策树技术的城市建设用地信息提取方法研究

以2006年中巴多波段遥感影像为数据源,采用决策树分类技术对济南市城市建设用地信息进行提取.在建立研究区先验知识的基础上,对城市建设用地及不同类型背景地物的光谱响应特征进行了统计,建立了基于地物光谱特征的决策树分类模型与分类知识库,然后进行图像分类,最后经过精度评价,发现该方法能有效地将城市建设用地信息提取出来并具有较高的分类精度与效率.     

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。     

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。     

高分辨率遥感影像的土地利用分类

高分辨率遥感影像在我国土地利用动态监测中展现出良好的应用前景,但与此相关的关键技术问题亟待解决.结合Ikonos影像,分析高分辨率遥感影像的特点,并在我国土地利用现状类型划分的基础上,针对高分辨遥感影像土地利用分类这一关键技术问题,概述常规分类方法,提出一套适宜高分辨率遥感影像土地利用分类的技术路线.     

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。     

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.     

基于信息量的ALI影像最佳波段选择及融合研究

分析了EO-1 ALI多光谱遥感影像各个波段的信息特征,根据信息量大小和波段间的相关性,联合偏度—峰度指数JSKF,提出针对ALI图像新的最佳波段组合方法。在最佳波段组合下对ALI多光谱数据与全色数据分别进行IHS、HPF、PCA和Wavelet变换融合,从信息量角度出发,按照定量指标对融合前后的遥感影像进行评价,并对融合前后影像进行分类应用。     

QuickBird影像融合最佳波段选择及不同融合方法质量评价研究

分析了QuickBird多光谱遥感影像各个波段的光谱特征,并进行了定量评价。根据信息量的大小和波段相关性得到最佳波段组合,在最佳组合波段下利用遥感影像处理软件ERDAS9.2选择或利用建模模块建立不同的影像融合模型对QuikBird多光谱数据与全色遥感影像进行融合,按照定性及定量指标对融合前后的遥感影像进行色彩、分辨率及信息量评价,得到QuikBird影像数据最佳融合方法。     

基于贝叶斯网络分类的土壤盐渍化遥感监测

贝叶斯网络是一种将贝叶斯概率方法和有向无环图的网络拓扑结构有机结合的概率模型.采用贝叶斯网络分类对具有典型干旱特征的库车县土壤盐渍化情况进行监测,首先应用条件独立性测试原理建立贝叶斯网络结构,把研究区遥感数据进行离散化,然后应用贝叶斯定理作为分类原则,将每个像元分为像元最大概率的类别.研究结果表明该方法来分类6种地类的整体分类精度达到96%,并为该区盐渍地面积,空间分布等特征监测提供较好的依据.     

TM遥感影像解译数据中线状及细小地物的扣除

随着高分辨率遥感影像的普遍使用和对遥感影像解译数据精度的更高要求,对于TM遥感影像解译数据中一些线状及细小地物如道路、沟渠、田埂、林带、居民点等由于未能解译而混入其它类型中,造成某个类型面积的增加或减少的问题亟待解决。本文利用影像融合技术,根据工作中的实际情况,主要对耕地中的线状和细小地物的扣除方法进行了描述。     

Sentinel 2A影像去云下的丘陵地区植被覆盖度反演

光学遥感影像作为一种重要的数据源,被广泛应用于植被覆盖度反演,但南方丘陵地区常年多云雾,受云雾污染,像元质量下降。受丘陵地形的限制,地块破碎化严重,加之南方丘陵植被类型多,植被光谱变化较大,这些因素造成了植被覆盖度提取的准确度降低。为了提高丘陵地区植被覆盖度反演的精度,提出一种整合光学与SAR影像的反演框架。以Sentinel1A和Sentinel 2A影像作为遥感数据源,首先利用Sentinel 1A的光谱特征去除Sentinel 2A影像上的云像元,再使用光谱归一化减弱植被的光谱变化,在此基础上将扩展线性光谱混合模型用于反演植被覆盖度。结果表明:该框架能有效恢复云污染的像元,端元和影像归一化后,降低光谱异质性,反演丘陵地区植被覆盖度的精度较高,均方根误差为0. 14,相关系数为0.95,接近地表植被覆盖的真实情况。     

基于RS及小波变换的滁州市景观特征尺度分析

研究以滁州市2007年Landsat TM遥感影像为数据源,分别应用Haar小波和Daubechies小波系中的Db2、Db4小波基,对样区的主要景观类型进行了特征尺度研究。研究结果表明,Haar小波和Db2小波基的二维小波分析均检测出滁州市主城区主要特征尺度存在5个像元150m处,而Db4小波基景观尺度检测效果较差,不适用于对基于遥感数据源的城市景观特征尺度的检测。     

基于端元变化的两种混合像元分解算法比较研究

光谱混合分析对提高遥感影像分类具有重要意义,其中端元变化处理是提高解混精度的关键。目前,许多算法被用来解决端元变化,但仍存在一些问题有待解决,如算法运行效率慢、忽略端元的高阶交互、像元空间邻城信息缺失。结合IDL和MATLAB混合编程,利用确定性模型中的交替最小角度法和统计性模型中考虑高阶项的非线性算法对Hyperion影像进行端元变化解混,再利用概率松弛标记法对像元补充空间邻域信息。试验结果表明:当某种地物类别所占面积较大时,确定性与统计性模型都能获得较高的解混精度;当地物类别所占面积较小时,确定性模型的解混精度高于统计性模型;补充像元空间邻域信息对解混结果有很好的校正。     

基于ERDAS IMAGINE 9.1的遥感影像快速配准方法

针对遥感影像的配准中,传统的手工选取控制点速度慢、效率低和强度大等缺点的问题,提出应用基于ERDAS IMAGINE9.1的控制点自动匹配方法进行配准,该方法速度快、错误匹配率低、精度较高。     

利用高分二号影像对城市黑臭水体遥感监测——以南京市主城区为例

城市河道水质黑臭直接影响人们生存环境和生活质量，准确识别城市黑臭水体对城市生态文明建设具有重大意义。基于GF-2 PMS数据，利用TSUWI(Two-Step Urban Water Index)指数提取研究区水体分布，在此基础上，分别计算影像的黑臭水体归一化比值指数BOI和NDBWI值，采用面向对象的最优特征选择搜索算法SEaTH(Seperability and Thresholds),确定黑臭水体与一般水体的4个分离特征，构成特征空间，利用K-mean算法进行多特征聚类分析，进行黑臭水体的识别与分类。结果表明，南京市研究区范围内共有6条河道15段存在不同程度的黑臭情况，面积约为0.38km²,占城区水域(剔除长江南京段面积)面积的1.98%,经实地调查验证，黑臭水体的识别精度为81%。研究表明该方法可以实现对城市河道黑臭水体的监测与评价，为城市水环境治理提供技术支撑。     

基于遥感技术的土地利用/土地覆盖现状信息提取研究——以艾比湖湿地保护区为例

艾比湖地区是中国沙尘暴的起源地之一,而且对该区域的生态环境变化具有指征作用。利用中巴资源卫星影像,结合Modis数据,采用遥感数据分类与实地验证相结合的方法。利用植被指数模型,建立解译标志,采用无监和有监相结合的分类方法,提取了艾比湖湿地保护区LUCC的现状信息,为进一步研究提供了基础性数据。     

水源保护区土地利用的时空变化分析——以昆明市松花坝为例

以昆明市松花坝水源保护区为典型区，选取1992年、2001年两期的遥感影像资料对该地区土地利用的时空变化进行了研究。采用监督分类方法对研究区土地利用类型进行分类，发现从1982-2001年林地面积呈明显减少趋势。最后进行驱动力分析，为今后该区的水源地保护提供指导。     

水库型饮用水水源地一级保护区隔离防护工程研究

依托于地理信息系统空间数据管理和空间信息分析的功能,利用高分辨率遥感影像研究隔离方案划定的技术流程。该技术流程主要包括收集水源地基础资料、解译高分辨率遥感影像、提取土地覆盖分类信息、建立空间数据库、划定物理隔离和生物隔离的区段。该种技术流程也适用于地形复杂、一级保护区面积较大的地下型水源地。     

基于RS和GIS技术的重庆市主城区扩展分析

采用重庆市主城区2000年和2010年两个时相的TM影像提取城市扩展信息,对影像数据的归一化建筑指数（NDBI）、归一化植被指数（NDVI）和归一化水体指数（NDWI）进行RGB组合增强,再进行决策树分类和减法运算获取研究区扩展信息,发现建筑区面积增加了1.62倍,大部分是由植被区转变而来。其扩张方向受地理影响,南北方向为外延型,东西方向为飞地型。借助统计资料进行精度验证和城市扩展的驱动因素分析发现,区域发展政策、经济增长和人口扩张是主要的影响因素,探讨了对经济增长、城市扩张和人口增长的关系。研究结果表明,以遥感手段监测与研究城市发展变化的趋势是可行和高效的。     

多源土地利用地学知识的获取与应用

土地利用地学知识可应用于LIS智能化分析及辅助遥感影像解译,是国土信息化工程建设中值得深入研究的重要技术环节之一.明确了土地利用地学知识概念,构建了多数据源的土地利用地学知识体系,针对不同数据源分析了土地利用地学知识的获取及表达,并着重对土地利用地学知识辅助遥感影像解译进行了阐述,指出采用知识辅助高分辨率遥感影像解译是亟待深入开展研究的课题.