基于RS与GIS的莱州湾南岸滨海湿地景观类型与破碎化分析

应用Landsat--7遥感数据和GIS技术对莱州湾南岸滨海湿地类型、面积和分布现状进行了调查,并对滨海湿地景观特征及景观破碎化程度进行了分析.结果表明,研究区景观类型以盐田、滩涂和养殖池为主,人工湿地面积占整个湿地面积的78.22%.该区主要受人为干扰活动影响,区域景观斑块破碎化程度较高,对研究区湿地产生了严重的影响,因此合理调控人类干扰活动是改善莱州湾南岸滨海湿地环境的根本途径.     

遥感技术在城市建筑震害预测中的应用研究

长期以来,在城市的震害预测研究工作中,建筑物属性信息的主要获取方法是基于人工调查的传统方式。近年来,随着遥感技术的发展,尤其是高分辨率民用遥感卫星的成功发射,使得利用遥感技术进行城市震害预测成为可能。鉴于传统的信息获取方式存在的费时费力,数据获取周期长,数据信息时效性差等缺点,以郑州市中牟县的部分住宅区为例,对高分辨率遥感影像在城市震害预测中的应用做了相应研究。     

基于MODIS时序影像的东湖环境变化分析

经济发展影响生态环境变化,文章利用MODIS时序影像数据,计算和分析地面植被、水域和建筑物分布区域,获取武汉东湖地区环境变化序列图像,从中分析2002年以来经济开发对植被、生态环境变化的影响,提出经济开发与环境保护意见。     

一种水质分析方法:基于GOCI影像的东平湖叶绿素a浓度估算

目前我国水环境质量差,水生态受损严重,约1/3的重点湖泊呈富营养状态,叶绿素a浓度直接反映水中藻类物质的含量,是衡量湖泊富营养化的重要参数.而常规的单点采集方式已无法满足快速大面积获取水质状况的需求,因此研究非接触式的遥感反演方法是十分必要的.本实验以东平湖为研究区,基于GOCI多光谱影像通过QAA反演算法实现叶绿素a浓度的估算及精度验证.实验结果表明:利用QAA算法反演的叶绿素a浓度精度优于传统的经验模型,同时该模型具有较好的移植性,其次由反演结果的分布情况可以看出居民生活区集中的湖区沿岸叶绿素a浓度较高,大量生活污染物的排放可能是造成叶绿素a浓度高的原因.     

基于决策树与密度聚类的高分辨率影像海岸线提取方法

针对高分辨率影像进行海岸线提取时常常出现的河道区域岸线向陆地方向伸向较远的问题,本文将海岸线视为海水（包括潮滩）与陆地（包括河流）两类地物的分界线进行提取。首先采用C4.5决策树分类方法进行海岸带地物分类规则挖掘,实现基于规则的地物分类;再对海水与陆地分类结果进行基于密度的聚类方法进行后处理,实现噪声去除,其基本原理为:设置一邻域半径,通过统计半径内异类样本点的数量来确定当前点是否为噪声点,若异类像素点的个数超过某一预设的阈值,则对当前噪声点进行修正。为验证本文提出方法的有效性,获取了2013年10月20日天津附近海岸带区域的资源三号卫星影像数据进行验证,结果表明,本文提出的岸线提取方法能够消除河道区域岸线提取的影响,除个别地物比较复杂的区域之外,其平均提取精度优于2个像元,满足海域遥感技术规程中线状信息误差标准的要求。     

基于多源遥感影像融合的武汉市土地利用分类方法研究

准确高效的获取土地利用信息,对于合理利用和开发土地资源具有十分重要的意义。在快速城镇化地区,土地利用活动频繁且密集,土地利用格局演变十分剧烈,增加了城市土地利用精准分类的不确定性;且受环境气候和云雨天气影响增加了有效光学影像获取的难度。为提高城市土地分类精度,该文选取武汉市中心城区为研究案例,以Sentinel-1A和Landsat8 OLI影像为数据源,采用Gram-Schmidt变换方法进行影像融合,选取最大似然、支持向量机、CART决策树、BP神经网络等4种分类方法对融合的影像进行分类,提取了研究区土地利用信息,并对其进行分析。进一步,通过与光学影像的分类结果对比,探究了Sentinel-1A和Landsat8 OLI融合影像在土地利用信息提取方面是否具有优势。研究结果表明:(1)对比其他3种方法,CART决策树分类方法对于融合后的影像分类精度最高,总体分类精度和Kappa系数分别达到88.55%和0.841 4;(2)与光学影像相比,Sentinel-1A和Landsat8 OLI融合影像可以更有效地获取高精度城市土地利用信息;(3)基于多源遥感影像融合的CART决策树分类方法是获取研究区高精度土地利用信息的一种行之有效的技术手段。研究成果可为快速城镇化区域的土地利用分类提供参考。     

基于遥感影像的木兰溪水质参数反演

水质监测对水环境评价及污染预防至关重要,但地面监测成本高、监测面积有限等,难以满足实时、大范围监测的要求。为了更好地解决该问题,基于遥感影像的空中监测技术越来越得到研究人员的青睐。以木兰溪为研究区,利用和地面监测数据同步的Landsat-8卫星遥感影像数据,对木兰溪的典型水质参数总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数的反演问题进行研究。首先,根据Landsat-8的水体敏感波段,分别选取总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数的反演特征波段组合为(b1-b2)/(b2+b3),(b1-b2)/(b3-b4),b2/(b1+b4),b1/b2;其次,利用反演特征波段组合分别构建总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数浓度的SVR(Support Vector Regression)反演模型,通过IPSO算法对SVR模型的参数进行优选;然后,将IPSO-SVR反演模型和统计回归反演模型、广义回归神经网络(GRNN)反演模型在验证集上进行评估,以平均绝对误差和均方根误差作为评价指标进行对比分析,结果表明IPSO-SVR反演模型的平均绝对误差和均方根误差最小,说明IPSO-SVR反演模型具有较高的精度和较好的实用性...     

遥感影像在地震灾区地质安全与环境恢复中的作用

简要分析了遥感影像判读技术在地震灾区环境地质灾害评估、土地资源监测、及生态环境恢复重建中的作用,并对地貌植被、建筑、交通、河道水系以及水资源污染等影响的震情判读特征进行了较为详细的阐述。为今后利用高分辨率遥感影像进行震区土地资源规划与生态环境重建、防震减灾和空间信息技术系统数据库的建设指明了发展方向。