基于影象融合的干旱区城镇居民地信息提取研究

针对TM多波段图象中城镇居民地与裸地光谱特征相似难以准确提取城镇居民地信息的问题,利用雷达图象对居民地信息的敏感性,采用HIS变换方法,融合了2003年西安地区的Landsat TM和Radarsat SAR影象,并对融合影象做二类监督分类提取出城镇居民地信息,结果显示与TM图象监督分类相比,融合后的图象能很好地消除裸地对城镇居民地提取影响,其精度可达到84.21%,大大高于由TM多光谱影象监督分类所得到的精度71.79%,为提取干旱区城镇居民地信息提供一种新方法。     

基于单一影像局部回归模型修复的Landsat 7 ETM SLC-OFF图像质量评价

以时段相近的Landsat 5 TM影像为参照,通过定性评价(目视)和定量评价(均方根误差、平均差异)方法,分别对单一影像自适应局部回归和单一影像固定窗口局部回归模型修复后的Landsat 7 ETM SLC-OFF数据的图像质量进行评价.结果表明,无论是以Landsat 5 TM影像还是Landsat 7 ETM SLC-OFF影像作为填充影像,得到的修复图像的B1、B2、B3波段均存有一定的条纹,使其应用受到一定限制;但B4、B5、B7波段则没有条纹,这3个波段基本可以应用.对比发现RGF模型方法修复后的影像效果优于FGF模型方法的效果;从填充图像类型看,以Landsat 7 ETM SLC-OFF为填充图像修复的影像比以Landsat 5 TM为填充图像修复的影像效果更好.     

K-T变换在监测小麦地表参数中的应用

利用K-T变换提取TM和MODIS遥感影像的绿度、湿度分量,在不同的分辨率尺度下监测小麦覆盖地表参数:土壤湿度(Ms)、等效水厚度(EWT)和叶面积指数(LAI),并与NDVI(归一化植被指数)、NDWI(归一化水分指数)和EVI(增强植被指数)监测结果比较.湿度分量监测Ms效果更好,TM和MODIS遥感影像反演精度分别为6.08%、7.37%(RMSE),相关系数R2分别为0.49、0.31,基于绿度和湿度分量建立土壤湿度多元线性回归反演模型,利用TM影像反演土壤湿度RMSE为4.91%,反演土壤湿度和实测土壤湿度R2达0.63;绿度分量监测EWT效果更好,TM和MODIS遥感影像反演精度分别为0.37 kg/m2、0.43 kg/m2,R2分别为0.51、0.28;绿度分量反演LAI精度更好,TM和MODIS遥感影像反演精度分别为0.66、0.83,R2分别为0.64、0.35.     

基于面向对象法的Landsat 8影像山区细小水体提取方法

利用Landsat系列影像提取水体的方法有很多种,细小的水体漏提或误提现象严重,依靠单一的方法难以取得突破。本研究结合现有的方法提出一种新的思路:1)基于DEM数据提取河网数据;2)辅以河网缓冲区数据将Landsat 8影像的1-7波段和全色波段用于多尺度分割,根据形状特征提取线状的细小水体;3)假设2.5 m分辨率影像提取的结果为实际水体,与基于像元的MNDWI法进行对比。结果表明水体的总体提取精度提高11.7%,细小水体提取比例从13.3%上升到59.6%,因此本方法简单易行,有利于线状的细小水体提取,可在一定程度上减少山区细小水体的漏提,提高水体提取整体精度。     

扎龙湿地土地利用信息提取方法研究

利用2015年4~11月8景C波段Rardarsat-2影像SGX产品数据和2015年9月10日Landsat 7的7个波段的反射率数据,采用面向对象分类方法,获得8个日期的扎龙湿地淹水区,计算出淹水频次;选取的19个特征变量分别为Landsat 7影像的1波段~7波段的反射率、归一化植被指数、二阶距、对比度、相关性、差异性、能量、同质性、中值、HH和HV极化波段的后向散射系数、淹水范围和淹水频率,采用随机森林算法,提取扎龙湿地的土地利用类型信息。研究结果表明,有淹水频率参与的分类精度为91.73%,无淹水频率参与的分类精度为76.49%,精度提高主要体现在沼泽湿地与草地的分类上。本研究为准确地更新湿地基础信息提供了方法示范。     

基于GF-2影像的雨后洪涝区超绿水体指数提取方法

暴雨后水体含沙量增加使其光谱反射率发生变化,导致利用现有水体指数方法不能很好地提取水体信息.为有效提取洪水及其他类型水体,该文基于GF-2影像,根据暴雨后水体光谱信息变化规律,提出一种超绿水体指数(Ultra-Green Water Index,UGWI),并通过实验对比分析UGWI与归一化差异水体指数法、单波段阈值法、单波段与阴影水体指数结合法的水体提取精度,结果表明:UGWI能够准确识别不同泥沙含量以及阴影下的水体,总体精度达95.75％,Kappa系数为0.91,效果优于其他几种方法;选取不同时间、不同地区、不同空间分辨率的影像进行水体提取,UGWI结果亦优于其他几种方法,总体精度达92.33％,Kappa系数为0.90;UGWI相比其他对比方法,抗干扰性更强,提取的水体信息更全面,可识别的水体类型更多,对洪区水体提取更具普适性.     

绿洲植被覆盖度遥感信息提取——以敦煌绿洲为例

以敦煌绿洲为研究区,利用Landsat TM遥感数据,通过归一化植被指数(NDVI)和混合像元分解两种方法,提取了敦煌绿洲的植被覆盖度信息。在基于NDVI提取植被覆盖度时,选取了基于NDVI的像元二分模型; 在混合像元分解过程中,对遥感影像进行波段反射率归一化处理和最小噪声变换(MNF),确定了3个类型端元:植被、不透水表面/土壤、水体/阴影; 最后利用高分辨率遥感影像验证对比了两种提取方法的精度。结果表明:混合像元分解更能准确地提取敦煌地区植被覆盖度信息,其线性相关系数为0.8915,均方根误差为0.0882,而且提取结果更符合实际情况,可以为敦煌植被状况监测及生态环境保护提供科学建议。     

融合遥感影像光谱和纹理特征的矿区林地信息变化监测

以某超贫钒钛磁铁矿为例,基于Landsat TM/OLI数据,首先利用相关性分析和单因素方差分析法(one-way ANOVA),结合林地与其他地物的光谱、纹理特征差异,筛选了提取林地信息的最佳光谱和纹理波段;其次,融合光谱纹理特征,利用支持向量机法获取了林地的空间分布信息。结果表明,基于OLI数据光谱和纹理特征的林地提取精度达85.51%,较基于单一光谱特征的提取精度提高5.0%,且基于OLI数据的提取精度整体优于TM数据。统计显示,2015年矿区林地覆盖面积为103.26km2,较2001年减少14.21km2,超贫钒钛磁铁矿采区和尾矿库的迅速扩展是造成林地覆盖减少的主要原因。该文为获取矿区林地空间分布信息提供了一种新的方法与思路,为矿区林业资源监测提供了技术支持。     

基于FY3A/MERSI影像的几种常用水体提取方法的比较分析

随着遥感技术的飞速发展,利用遥感数据来进行水资源的监测、调查和分析已经成为一种必然的趋势。通过选取新疆博湖县境内中国最大的内陆淡水湖-博斯腾湖为研究区,FY3A/MERSI影像为数据源,利用监督分类法从Landsat-ETM+影像提取水体,提取结果作为FY3A/MERSI影像水体提取精度验证的底图。采用单波段阈值法、基于阈值的多波段谱间关系法和基于阈值的水体指数法从FY3A/MERSI影像提取研究区水体,基于混淆矩阵法,提取结果分别与Landsat-ETM+影像底图作对比分析,最终得出结论,基于阈值的水体指数法中的归一化差异水体指数法提取研究区水体的总体精度最高,为96.37%,Khat为0.915。     

独立分量分析与主成分分析方法的湿地遥感分类精度对比——以西洞庭湖湿地为例

拟探索提高中、高分辨率遥感影像湿地分类精度的新方法,为洞庭湖湿地研究提供方法支持。通过将独立分量分析方法应用于遥感图像分类,并与主成分分析方法结果进行对比,验证其是否能有效提高湿地分类精度。结果表明,应用独立分量分析和主成分分析方法处理遥感影像,没有造成图像信息损失;Landsat5TM影像经过两种方法处理后,影像清晰度变差,但并不足以影响典型湿地类型的目视判读;SPOT5影像经过两种方法处理后,影像更加清晰。独立分量分析方法可以明显提高典型湿地类型的可分性,但对于草滩地和水田的分类仍然存在缺陷。Landsat 5TM影像经独立分量分析算法处理后,总体精度比原始影像提高11.83%,比用主成分分析方法处理后的影像精度高5.35%;SPOT 5影像经独立分量分析算法处理后,总体精度比原始影像提高10.7%,比用主成分分析方法处理后的影像精度高5.07%。独立分量分析基于高阶统计信息,不但能去除波段之间的相关性,而且可以得到分量之间相互独立的特性,增强不同湿地类型的可分离性,从而提高了信息提取的精度。