复杂地理背景下耕地分布监测与形成机理研究

针对复杂地理条件下,遥感影像中地物纹理复杂、光谱多样,耕地难以提取的问题,该文提出了一种基于动态时间弯曲算法的耕地提取方法。采取动态时间弯曲法计算NDVI时间序列的相似性,将耕地与林地、草地等其他有相似物候特征的地物区分开来,并解决不同作物的时间序列曲线的弯曲和平移问题。实验表明此方法提高了耕地提取的精度,长株潭城市群2013年耕地信息提取的正确率达82.08%,完整率达81.63%。使用景观格局指数定量计算耕地空间分异信息,以经济社会数据作为潜在驱动因子,使用冗余分析方法对驱动因子进行约束性排序分析,结果表明人口因素、经济因素、农业因素是影响长株潭地区耕地分布的主要驱动因素。     

复杂地理背景下耕地分布监测与形成机理研究

针对复杂地理条件下,遥感影像中地物纹理复杂、光谱多样,耕地难以提取的问题,该文提出了一种基于动态时间弯曲算法的耕地提取方法。采取动态时间弯曲法计算NDVI时间序列的相似性,将耕地与林地、草地等其他有相似物候特征的地物区分开来,并解决不同作物的时间序列曲线的弯曲和平移问题。实验表明此方法提高了耕地提取的精度,长株潭城市群2013年耕地信息提取的正确率达82.08%,完整率达81.63%。使用景观格局指数定量计算耕地空间分异信息,以经济社会数据作为潜在驱动因子,使用冗余分析方法对驱动因子进行约束性排序分析,结果表明人口因素、经济因素、农业因素是影响长株潭地区耕地分布的主要驱动因素。     

SAR影像时间序列支持下的互花米草盐沼提取——以江苏盐城东部沿海为例

利用江苏盐城东部沿海8幅ERS-2 SAR影像构建像素级时间序列,根据训练样本得出互花米草盐沼的标准时间序列曲线;基于动态时间弯曲DTW距离进行时间序列相似性分析后提取互花米草盐沼,用同年Landsat TM影像、CBERS-02B CCD影像目视解译的真实地面数据进行精度评价。结果表明:1)互花米草盐沼的时间序列曲线呈波动性变化,与研究区其他4类典型地物的时间序列曲线差异较大;2)互花米草盐沼提取结果的精度较高,基于Landsat TM影像的精度评价结果——正确率86.81%,完整率84.63%,基于CBERS-02B CCD影像的精度评价结果——正确率87.84%,完整率83.87%。     

基于时空分析的贫困丘陵山区耕地变化机理研究

在地理信息系统技术的支持下 ,利用耕地面积变化时间序列模型、耕地动态度模型、耕地重心变化模型等 ,对湖北省咸宁市耕地的时间变化和空间变化特征进行了定量的研究 ,并应用主成分分析法 ,选择 2 3个因素对其驱动因子进行了相关分析。结果表明 ,耕地变化主要受经济因子、人口、房地产政策及耕地开发强度的影响     

复种指数遥感监测方法

复种指数是反映水土光与自然资源利用程度的指标 ,其实质是沿时间序列 ,反映某一种植制度对耕地的利用程度。联系复种指数与时间序列NDVI曲线的纽带是农作物年内的循环规律。时间序列的NDVI值蕴涵着植被的生长和枯萎的年循环节律 ,经时间序列谐函数分析法 (HarmonicAnalysisofTimeSeries ,HANTS)重构的NDVI曲线 ,可以准确地反映农作物的出苗、拔节、抽穗、收获等物理过程。因此 ,根据时间序列的NDVI曲线的周期性 ,可以反向捕捉到耕地农作物动态的信息 ,进而得到耕地的复种指数。本文依据上述原理 ,提出复种指数遥感监测的方法 ,然后用 1999年至 2 0 0 2年 4年的VGT(SPOT4卫星vegetation数据 )旬合成NDVI时间序列数据集提取了复种指数 ,并利用地面样区观测结果和统计数据进行检验 ,取得很高的精度。     

陆态网络共模误差的提取研究

针对"中国大陆构造环境监测网络"中的共模误差问题,该文提出了一种新的提取共模误差的方法,该方法在区域叠加滤波中引入坐标时间序列相关系数作为权重因子。基于陆态网络中时间跨度大于4年的154个基准站坐标时间序列,利用相关系数加权叠加滤波方法提取其中的共模误差并分析其特征。结果显示,滤波后测站残差坐标时间序列之间的相关性明显减小,N、E、U 3个分量的相关系数分别平均减少30.33%、19.86%、23.24%。所有测站残差坐标时间序列滤波后的RM_S在N、E、U3个分量分别平均减少9.5%、9.1%、26.1%,与区域叠加滤波结果相比分别提高了2.1%、1.2%、4.5%。结果表明,相关系数加权叠加滤波方法比区域叠加滤波方法提取共模误差更有效。     

基于像元级SAR图像时间序列相似性分析的水体提取

针对SAR图像数据集的特点,提出了一种基于像元级图像时间序列相似性的水体提取方法。其基本思想是:构建像元级SAR图像时间序列,选取动态时间归整(dynamic time warping,DTW)算法作为时间序列相似度的度量方法,计算所有像元与标准水体像元时间序列的相似性;将水体边缘混合像元的DTW距离值设定为参考阈值,采用阈值法提取相似性较高的时间序列数据,其对应的像元即被识别为水体像元;最后利用每个像元的DTW距离值代替其后向散射值,采用8邻域搜索方法提高水体识别的精度。以2008年1—12月获取的25景分辨率为150 m的ENVISAT ASAR图像进行水体像元提取试验,结果表明,该方法的完整率和正确率均较高,能够应用于大范围区域水体的提取与制图。     

考虑多种权重因子的改进叠加滤波方法

针对在提取区域GNSS时间序列共模误差时会存在忽略站间相关性的问题,本文在已有叠加滤波的研究基础上,引入单日解精度、相关系数和距离因子等多种权重因子,提出了考虑多种权重因子的改进叠加滤波方法,并选取山西省测站数据以验证该方法的适用性。结果表明：利用本文的改进叠加滤波方法,测站坐标残差时间序列的均方根在N、E、U 3个分量上可分别平均降低48.53%、39.42%、48.61%,滤波对N、E方向上的速度影响为0.5 mm/a, U方向上为1 mm/a。相较于区域叠加滤波,改进后的方法可使残差时间序列的均方根进一步降低20%～40%,能更加准确地提取共模误差,为区域地壳运动及动力学的分析研究提供精细可靠的数据支持。     

利用改进3σ法获得残差序列的共模误差提取

针对GNSS坐标时间序列的异常值、缺失点插值和共模误差问题，该文采用一种经验模态分解(EMD)与3σ组合算法处理异常值，获取干净的残差时间序列，然后使用Matlab软件的fillmissing函数进行插补，获得连续的时间序列，最后利用独立成分分析(ICA)和主成分分析(PCA)方法对残差序列进行共模误差的提取，分析共模误差的影响。研究结果表明，与LS-3σ相比，EMD-3σ方法的探测率提高了0.2%,说明新算法的探测效果更好。PCA和ICA方法滤波后的RMS值分别平均减少了约22.01%、10.96%,说明PCA和ICA均能有效地提取残差时间序列的共模误差，提高坐标时间序列的精度，且PCA比ICA效果更好。     

GNSS高程时间序列周期项的经验模态分解提取

针对传统方法——常振幅常相位的周年+半周年谐波模型法不能准确提取GNSS高程时间序列中周期项问题,该文以中国区域10个IGS基准站在ITRF2008框架下2005—2015年高程时间序列为例,采用经验模态分解(EMD)提取各测站高程时间序列的周期项。对传统方法和EMD两种方法提取的周期项做Lomb_Scargle谱分析,用功率谱图分析了这两种方法提取序列周期项的能力。实验结果表明,EMD方法较传统方法更能准确、自适应地提取GNSS高程时间序列的周期项。