面向对象的无人机遥感影像烟草种植面提取和监测

无人机遥感影像技术用于农业种植面积、长势、轮作的监测和管理,取得了非常喜人的效果。文章应用无人机遥感影像和遥感图像处理软件eCognition,以面向对象的遥感影像分析方法提取临沂市沂水万亩示范园区2012年烟草种植面积及其分布信息。分类结果表明,利用面向对象的分类方法解译无人机获取的高分辨率遥感影像可以获得精确的烟草种植信息,为大区域烟草种植面积的自动监测提供了广阔的前景。     

面向地块的农作物遥感分类研究进展

农作物遥感分类是农作物面积监测的核心问题,对于进一步开展农作物长势、产量等专题监测具有重要意义。与同质像元聚类得到的对象相比,地块数据包含了更为精确的位置和面积信息,被越来越多地应用于农作物遥感分类。首先,系统总结了面向地块农作物遥感分类在理论、方法和实践中取得的进展;然后,分析了该方法目前存在的问题;最后,对未来的发展趋势进行了展望。研究认为,数字化和影像分割是获取地块数据的主要途径,陆续发布的全国地块数据集也给面向地块农作物遥感分类带来了新的契机;将面向地块的农作物遥感分类策略分为考虑地块整体特征和以像元为基础2种,并总结了遥感分类特征和分类方法取得的进展;在未来一段时间,多源数据的应用、地块边界检测技术的发展、分类特征的挖掘以及遥感分类运行化能力的提高将是面向地块农作物遥感分类的重要研究内容。     

农作物种植面积遥感估算的影响因素研究

针对不同的农作物种植结构区,研究影响遥感影像分类各因素与农作物种植面积估算精度的定性和定量关系是十分必要的。以Rapid Eye影像提取的早稻种植信息为研究对象,从农作物的种植成数、种植破碎度和地块形状指数3个角度进行了不同空间分辨率下各因素对农作物面积监测的影响研究。结果表明:随着农作物种植成数的降低,种植结构越来越破碎,种植地块趋于狭长分布,各分辨率下农作物面积估算精度均呈递减趋势;要达到85%以上的面积估算精度,当作物种植成数在50%以上时,可选取高于150 m分辨率的遥感数据;当作物种植较为破碎时,需要在提高影像空间分辨率的同时融入其他技术手段;当作物种植地块为狭长分布时,提高影像的空间分辨率并不能保证面积估算精度,必须通过其他技术手段达到精度要求;并最终得到了4种影响因素对面积估算精度的定量评估模型。研究结果为解决不同农作物种植结构区遥感数据的选择、面积估算精度的提高,以及在特定研究区和数据源条件下可达到的面积估算水平等问题提供了理论基础。     

基于MODIS时序影像的湖南省油菜种植面积遥感监测分析

基于时间序列影像数据的提取方法可实现快速监测大面积农作物的种植分布和面积估算.以湖南省为研究区,利用2017年500 m空间分辨率的MODIS NDVI时序数据,结合湖南省耕地分布数据和实地样点数据得到油菜物候标准曲线,采用最小二乘法与阈值法提取得到湖南省油菜种植分布.结果显示,遥感提取得到的湖南省油菜种植面积主要分布在湘北洞庭湖平原、湘中衡阳市、湘南岳阳市,油菜种植面积3.87×106 hm2,通过与2016年湖南省县域统计油菜种植面积数据进行比较,油菜空间格局分布大体一致,相关性系数为0.81,R2为0.66.采用油菜关键物候期的MODIS时序遥感影像,能有效地监测油菜空间分布和估算种植面积,这为油菜种植管理提供基础数据支撑.     

基于无人机遥感的信息提取研究

无人机遥感系统可以获取矿区高分辨率遥感影像,具有较强的灵活性和现势性,成图速度快,能广泛应用于各种调查任务。本文以江西省定南县稀土矿区为研究区,介绍了无人机遥感系统的组成、航拍流程和数据处理的方法,通过面向对象的多尺度分割技术,建立不同地物类别对应的分类层次,然后根据地物特征进行信息提取,最后总结出一套基于无人机遥感的矿产信息提取方法。     

面向对象的复杂地形下冬小麦多时相遥感分类提取研究

河南省各地地形地貌差异较大,如何准确地获取不同地形冬小麦种植面积对农业调查来说是关键问题。本文选取河南省鹤壁市淇县作为典型的复杂地形区,选取Sentinel-2影像作为数据源进行多植被指数及红边指数计算,采用面向对象分类方法进行多尺度分割并计算分割对象的光谱特征、纹理特征、指数特征等信息,然后对淇县进行冬小麦种植多时相遥感分类,分析不同时相冬小麦解译面积与精度,最终得到最优精度冬小麦种植面积。结果表明：淇县东部平原地区冬小麦大量种植,西部山区小麦种植多以点状分布于山谷与河滩地等。采用预留样本点对解译结果进行精度验证,整体验证精度在95%以上;其中平原地区冬小麦分类精度在97%左右,西部山区冬小麦分类精度为95%。结合数字高程数据及不同时期植被指数进行分析,结果显示鹤壁淇县冬小麦空间分布与其生长周期、空间分布特性高度吻合。     

尺度变化对冬小麦种植面积遥感测量区域精度影响的研究

不同尺度遥感数据源的选取将直接影响到作物种植面积测量的精度,研究尺度因子在农作物面积遥感测量中的作用,尺度与面积测量精度的定性和定量关系是非常必要的.为此,本文利用SPOT5卫星数据,以尺度变化对农作物种植面积遥感测量精度影响的分析为主线,运用空间统计分析方法和多种精度评价指标,从不同空间分辨率、不同空间范围、不同农作物百分比等角度系统分析了农作物种植面积遥感测量中的尺度效应问题.为基于多尺度遥感数据复合的农作物种植面积测量业务化运行中的数据选择和精度保证问题提供理论与实验基础.     

基于MODIS EVI时序数据的江汉平原油菜种植分布信息提取

油菜是我国主要的食用油料作物。及时、准确地获取油菜种植分布信息对油菜长势监测、估产以及灾情评估具有十分重要的意义。以江汉平原为研究区,利用250 m空间分辨率的MODIS EVI时序数据,以TM数据作为野外采样数据与MODIS EVI数据之间的过渡数据,间接提取MODIS EVI数据农作物的训练样本;通过分析江汉平原油菜和冬小麦的EVI光谱特征及物候信息,建立油菜种植面积提取模型;采用多次阈值比较法提取2014—2015年间江汉平原油菜种植分布信息。研究结果表明,2014年和2015年油菜面积遥感提取结果与农业局统计数据相比,总体提取精度分别达到95.22%和91.29%;2014年MODIS数据与TM数据提取的油菜面积一致性为88.61%;基于时间序列MODIS EVI数据,结合EVI光谱特征和物候信息,利用该方法可以有效提取江汉平原油菜种植分布信息。     

喀斯特高原山区无人机低空遥感影像数据的获取与处理

无人机低空航拍遥感系统具有运行成本低、执行任务灵活性高等特点,是卫星遥感和载人航空遥感的有力补充。通过在贵州高原山区进行多次无人机航拍试验,提出存在的问题及改进方法,探索一条适宜于贵州高原山区的无人机低空遥感影像数据的获取与处理方法,以期利用无人机遥感平台解决喀斯特高原多云雾山区高分辨率影像资料获取困难的问题。     

基于知识推理的农作物空间分布监测方法研究

利用遥感技术进行农作物识别和监测是遥感应用领域的重要研究内容之一。以2006—2007年两个时相的CBERS-02 CCD影像为主要遥感数据源,对山东省某市的主要农作物的种植分布情况进行监测。将农作物的物候特征、光谱特征和纹理特征及GIS辅助信息等多源信息融合,建立识别知识规则,通过知识推理,逐步识别出冬小麦、夏玉米和棉花。最后,利用混淆矩阵对实验结果进行验证。通过分析比较,证明上述方法在监测作物空间分布方面具有较高精度。     

浅谈航测遥感网络生产中的数据安全与管理

针对航测遥感网络生产过程中的数据安全问题，本文不仅提出了常用的网络生产安全解决措施，而且指出了使用航测遥感生产管理信息系统进行管理应当注意的问题和数据备份的注意事项。     

无人机高空间分辨率影像分类研究

本文利用无人机影像进行土地利用类型研究,面向对象方法对影像分割,获取了最佳分割尺度;根据各土地类别的特征信息建立分类定义,提出了快速、准确获取土地利用类型的方法。研究结果表明,运用面向对象方法能很好地解决无人机高分辨率影像分类问题,其中关键是影像分割尺度的选择和影像对象特征信息的提取。     

国产POS与数字航空相机集成关键技术研究

基于机载POS与航空摄影系统集成的现代航空遥感系统,用于获取直接地理定位数据.直接地理定位技术(DGR)是航空遥感领域的研究热点,本文结合国内外发展和研究现状,对基于直接地理定位技术的航空遥感系统集成过程中的传感器安置、初始对准、时间同步和系统检校等关键技术进行理论分析,统筹兼顾各传感器之间的性能、位置关系等问题,设计...     

卫星遥感在地理国情普查中的应用

第一次全国地理国情普查工作的主要基础影像是航空摄影遥感影像,但是卫星遥感影像在本次地理国情普查中也发挥了重要作用。高分辨率卫星遥感影像可以作为无法获得航空摄影遥感影像地区的基础影像补充,并将成为地理国情普查时点核查数据更新和修正的主要数据源影像。中分辨率卫星遥感影像可以用于时点核查时快速发现变化地类,并用于评估地理国情普查数据的准确度。卫星遥感将是未来实现持续地理国情监测的主要手段。     

倾斜航空摄影技术在矿山地质环境调查中的应用

本文对倾斜航空摄影的关键技术进行了研究，将倾斜航空摄影技术引入矿山地质环境调查领域，通过倾斜航空摄影设备获取了目标区域多视角航空影像，基于立体像对制作了DOM和高精度的DEM，并利用像片控制点成果和航空摄影系统POS数据，制作出高精度的实景三维地形模型，基于Skyline平台进行二次开发，结合矿山历史遥感监测及地质灾害隐患数据，完成了数据库的建立以及矿山地质环境管理系统的建设。主要包括实景三维环境下的矿点及地质灾害隐患点查询、修改、统计、分析等功能。结果分析得出，采用倾斜航空摄影技术生产传统4D产品和实景三维模型，具有周期短、信息多元化的特点，极大地减少了外业核查劳动强度，能更好地满足矿山地质环境监测管理的需求。     

基于卷积神经网络的无人机影像违章建筑检测应用

无人机航拍影像具有分辨率高、回访周期短等特点,利用无人机遥感技术手段对城市范围的建设进行动态监测,可及时、有效地发现涉嫌违法的建设活动。本文结合实际项目需求,研究通过卷积神经网络方法进行违章建筑的自动检测,替代过去靠大量人力检查的模式,目前测试区域无人机影像试验取得了较好的效果,在样本数据不足5000份的情况下,准确率和召回率分别达到了71%和88%。随着样本数据的不断增多,基于该深度学习方法将较大程度上持续提升检测准确率和召回率,能够更精准地发现违法活动,具有较大的实际应用价值及潜力。     

Potential application of remote sensing in monitoring ecosystem services of forests,mangroves and urban areas

The application of remote sensing (RS) techniques to monitor ecosystem services has increased in recent years. Nevertheless, the potential application of RS to monitor some of ecosystem services is still challenging. The paper reviews the applications of RS to monitor ecosystem services of forests, mangroves and urban areas. Satellite data provide substantial information about dynamics of environmental changes over time from local to global scale. These information are useful data sources for the people who are involved in the on-going evaluation and decision-making process to manage ecosystem. Many recent research papers on the topic were reviewed to find new applications and limitations of RS for monitoring ecosystem services. Advanced RS techniques have high potential to monitor ecosystem services with the advancement of sensors ranging from aerial photography to high and medium resolution optical RS and from hyperspectral RS to microwave RS.     

Landsat8和MODIS融合构建高时空分辨率数据识别秋粮作物

本文利用Wu等人提出的遥感数据时空融合方法 STDFA(Spatial Temporal Data Fusion Approach)以Landsat 8和MODIS为数据源构建高时间、空间分辨率的遥感影像数据。以此为基础,构建15种30 m分辨率分类数据集,然后利用支持向量机SVM(Support Vector Machine)进行秋粮作物识别,验证不同维度分类数据集进行秋粮作物识别的适用性。实验结果显示,不同分类数据集的秋粮作物分类结果均达到了较高的识别精度。综合各项精度指标分析,Red+Phenology数据组合对秋粮识别效果最好,水稻识别的制图精度和用户精度分别达到91.76%和82.49%,玉米识别的制图精度和用户精度分别达到85.80%和74.97%,水稻和玉米识别的总体精度达到86.90%。