基于改进型决策树遥感分类的土地利用变化研究

在遥感和GIS技术支持下,以香格里拉建塘镇为研究区,以2000年、2009年Landsat TM影像为基础数据,运用光谱特征和地学辅助知识相结合的改进型决策树分类方法分别对研究区2个年份的基础数据进行土地利用信息提取和变化分析。研究结果显示:(1)基于改进型决策树遥感分类法与最大似然法相比分类精度有明显提高;(2)10 a间,香格里拉建塘镇城镇建筑用地、裸地面积呈上升趋势且变化最大,灌草地面积小幅增加,耕地、林地、水体、雪地冰川呈减少趋势,土地利用变化速度和综合程度越来越快。     

多源遥感技术在土地利用分类中的应用

为有效提高土地利用分类精度,研究多源遥感数据的分类方法,提出了利用多源遥感技术进行土地利用分类。对居民地、耕地、林地、水体、未利用土地等土地利用类型的光谱特征及微波散射特征进行了分析,将高分一号多光谱数据与RADARSAT-2数据相结合,利用决策树分类器实现了土地利用类型的划分,其总体分类精度达到96.6%。与高分一号数据最大似然分类及RADARSAT-2数据的Freeman-Durden三分量最大似然分类进行了精度比较,结果表明,多源遥感技术可实现数据的特征互补,其分类精度优于仅采用多光谱数据或微波数据的分类精度。     

基于Landsat-8 OLI的西安市土地利用类型遥感分类研究

近年来,由于区域人口的增加和社会经济的快速发展,西安市的土地利用类型发生了明显变化。土地利用分类可为生态系统模型、水资源模型和气候模型等提供重要信息,遥感技术为土地利用分类提供了有效的工具。本文以西安市2016年Landsat-8卫星的OLI多光谱数据为基础资料,参考国家土地利用分类标准和西安市土地利用现状,将西安市的土地类型分为建设用地、裸地、水体、草地、耕地、林地6类,采用监督分类中常用的最大似然分类法和决策树分类方法对研究数据进行解译,利用总体分类精度和Kappa系数等指标对各分类精度加以评价,并结合实际用地情况对分类结果进行了总结分析。     

基于ENVI的遥感图像决策树分类

传统遥感图像分类方法一般是基于概率统计,然而人们一直致力于提高分类精度的研究。本文利用ENVI5.0对研究区分别进行了最大似然法、ISODATA法、决策树三种遥感图像分类;首先对三种分类方法进行简单阐述,然后图像预处理,选取训练样本,最后进行分类。通过数据比较和图表分析,可以看出这三种分类方法中,决策树分类精度最高,最大似然分类次之,ISODATA分类精度最低。决策树分类法可以有效地提高图像分类的精度。     

多时相MODIS影像土地覆盖分类比较研究

首先以黑龙江省多时相MODIS影像为试验数据,利用最大似然分类(MLC)、自组织神经网络(SONN)、支持向量机(SVM)以及决策树分类(DTC)等四种广泛使用的分类方法进行了土地覆盖遥感分类研究.并从分类精度、样本数量对分类器的影响、模型复杂度、参数的选择、分类速度等多个方面对4种分类方法进行了深入比较和分析.综合比较得出决策树分类法最优,而经典方法之一的最大似然分类法最稳定.进而将此二法推广到全国范围的土地覆盖分类试验中,并进行精度对比.本文所得出的结论将对于在类似的应用中如何选择合适的分类方法具有一定的参考价值.     

唐山市区土地利用的Landsat 8影像分层分类

针对土地利用遥感分类方法多样、分类精度高低不一等问题,该文以土地利用变化明显的唐山市路南区、路北区为研究区域,并以中分遥感影像Landsat 8OLI为信息源,在对地类样本进行可分离性分析的基础上,建立研究区土地利用分层分类体系。通过监督分类实验,选择分类效果最好、分类精度最高的最大似然分类器进行地类初分;通过绘制归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、两指数差值(NDVI-NDBI)的曲线及地类光谱特征曲线,建立决策树分类规则,进行地类再分。该方法可以较好地完成多种土地利用二级地类的划分,有助于提高中分影像土地利用分类效率。     

东江源稀土矿区土地利用变化遥感监测研究

针对1991—2013年东江源稀土矿区土地利用变化状况问题,该文提出了一种人工目视判读和最大似然法监督分类法相结合的分类方法。采用Majority/Minority分析对分类结果进行处理,通过混淆矩阵对分类的结果进行精度评估的方式,解决研究区土地利用变化与驱动力分析的问题。实验表明,1991—2013年东江源稀土矿区土地利用有比较显著的变化,但总体的土地结构变化不大,复垦等方面的因素使矿区的面积在逐渐减小,自然因素和人文因素在土地利用变化中起到了非常重要的作用。     

遥感影像监督分类

本文主要研究探讨遥感影像分类的监督分类法原理、技术、步骤及精度等问题。通过采用最大似然分类法对各种融合影像进行监督分类,比对结果,阐述最大似然分类法的特点。     

遥感图像在土地利用更新中的应用研究——以里下河地区防汛信息系统(LXFPGIS)为例

以里下河地区防汛信息系统为例 ,阐述了利用 TM遥感图像进行 GIS土地利用更新的试验研究。采用了最大似然分类法和模糊分类法两种监督分类方法进行分类试验。提出了两种提高训练区采样效率的基于 GIS本底数据的采样方法 ,即半人工采样方法和全自动分类区直方图提取法。对上述方法分别做了土地利用分类试验 ,对分类结果进行了分析比较 ,并作出了相应的结论。     

宝鸡市金渭两区土地利用信息遥感提取研究

通过宝鸡市金渭两区利用TM遥感图像,采用最大似然分类法,进行土地利用分类的实践,对图像类型与时相的选择、图像处理、监督分类和分类体系进行了研究,并对分类精度进行了评价。     

基于GIS的数字校园建设初探——以贵州大学西校区为例

数字校园是当下数字化平台蓬勃发展的一个缩影,本文以贵州大学新校区一期工程为例,运用Sketch Up和Arc GIS软件,对校园建筑物及部分地物进行模型构建,在此基础上实现了校园建筑物属性查询、漫游等相关功能,并指出了未来研究工作的方向。     

Google Earth支持下校园真实感三维建模方法及应用

以Google Earth为平台,结合SketchUp的建筑物真实感三维建模功能,以西南交通大学校园为例建立校园真实感三维模型,并对其应用进行分析。该方法实现地形数据与建筑物三维模型的精确叠加,解决建模过程中的数据获取和融合问题,为虚拟环境的构建提供具有参考价值的解决方案。     

SuperMap Deskpro在数字校园建模方法中的应用

近几年许多高校都开始建立自己的＂数字校园＂,用以方便管理,提高人力、物力的利用效率。三维景观建模作为＂数字校园＂的基础和重要组成部分,它让管理更加直观和有效。以咸宁学院校区为例,利用国产软件SuperMap Deskpro,通过数据准备、三维建模、纹理映射,建立了咸宁学院中心校区三维景观模型,进行了数字校园建模方法的研...     

基于GIS的高校物流代理点选址研究

随着电子商务在社会生活中的广泛兴起,校园物流代理点也随之产生;物流代理点在很大程度上方便了师生快递领取,但由于高校物流代理点选址普遍存在随意性和不合理性,导致师生快递领取时浪费过多时间和精力。针对此问题,本研究结合GIS空间分析技术,通过对广西师范大学雁山校区学生宿舍、教学楼、食堂和道路分布数据的分析,利用缓冲区分析和叠置分析优选出物流代理点最佳分布区域,并对校园中现有的物流代理点分布合理性做出评价,进而给出合理的校园物流代理点选址区域建议,旨在为学校物流代理点科学选址及改善和提升校园人文品质提供合理建议,同时为物流企业规划选址及GIS空间分析应用提供参考。     

基于Google SketchUp与Google Earth的校园3维实现

以西南林学院为例,采用Google SketchUp创建3维建筑模型,介绍了建模方法和优化技术,并在GoogleEarth平台上发布了西南林学院校园3维全景,利用两个生活实例初步探讨了校园3维的应用功能.     

基于Google Earth与SketchUp的3维数字校园

以中南大学校本部为例,基于Google Earth软件平台,结合SketchUp的3维建模功能,建立3维校园模型。该方法实现了两种3维模型的浏览方式,为模型的上传提供了一种行之有效的方法。同时,对表面纹理绘制和贴图进行了探讨并提出相应的步骤。     

基于网络GPS-RTK技术的地籍测量研究

地籍测量工作是地籍管理和地籍信息系统建设的基础,在地籍测量土地状况利用调查中,查清各类土地的分布和利用状况需要有一个准确的定位。随着GPS测量技术的飞速发展和不断成熟,网络GPS-RTK技术以其高精度和高自动化优势在地籍测量中的作用越来越重要。在手机网络流行的今天,网络GPS的应用也越来越便利。本文结合河南理工大学新校区地籍测量工作,首先介绍网络RTK组成及定位原理,分析了网络RTK测图的关键技术,重点说明了网络GPS-RTK的数据采集作业方法以及数据处理和在地籍测量中的使用步骤,得出了网络GPS是一个快速和准确的测量方法,具有较强的实用性,可以满足地籍测量的需要。     

基于ArcGIS Server和ArcGlobe的网络虚拟校园研究

虚拟现实技术是一门新兴的技术,虚拟校园是其在数字化校园中的具体应用.本文以西南交通大学犀浦校区为例,探讨了基于ArcGIS Server和ArcGlobe的网络虚拟校园场景建模方法,然后使用ArcGIS Server进行了发布.用户通过网络可以可视化浏览与探索虚拟校园场景,为虚拟校园地建设和发布提供了新的思路.     

基于ArcGIS的三维建筑日照时态模拟

以福州大学怡山校区为例,在ArcGIS 10环境中,结合SketchUp构建三维建筑模型,对建筑物接受日照和产生阴影遮挡情况进行三维可视化时态模拟研究,提出了无需插件的MultiPatch三维模型创建思路以及三维建筑的日照分析方案。研究结果不仅可为城建规划部门及居民提供快捷可靠的科学日照分析手段,而且拓展了三维建筑模型在GIS中的应用。     

Research on auto-classification method of remote sensing images in mountainous areas—An application in Southwest of China

In mountainous areas, it is the undulant terrain, various types of geomorphic and land use that make the remote sensing images great metamorphism. Moreover, due to the elevation, there are many areas covered with shadow, clouds and snow that make the images more inaccurate. As a result, it would be very difficult to carry out auto-classification of RS images in these areas. The study took Southwest China as the case study area and the TM images, SPOT images as the basic information sources assisted by the auxiliary data of DEM, NDVI, topographical maps and soil maps to preprocess the images. After preprocessing by topographic correction and wiping off clouds, snow and shadows, all the image data were stacked together to form the images to be classified. Then, the research used segmentation technology and hierarchical method to extract the main types of land use in the area automatically. The results indicated that the qualitative accuracies of all types of land use extracted in Southwest China were above 90 percent, and the quantitative accuracies was above 86 percent. The goal of reducing workloads had been realized. Supported by the National Public Welfare Project on Environmental Protection (2007KYYW21), the Program of National Science and Technology research( 2006BAC01A01-05).