SPOT5遥感影像在土地调查中的应用

本文结合SPOT5卫星影像在某地区土地利用调查中的应用,介绍了利用SPOT5卫星遥感影像进行室内判读、结合外业调查建立土地利用数据库,进行土地利用调查的技术方法和工作流程。     

基于SPOT 5卫星影像的空间数据快速更新

介绍了SPOT 5卫星HRG、HRS影像,讨论了SPOT 5影像空中三角测量的方法,以及利用SPOT 5影像进行DEM、DOM、DLG等地理信息产品生产的流程,对比了有、无地面控制纠正SPOT 5影像的精度情况,最后分析了SPOT 5影像在空间数据快速更新中的作用。     

SPOT影像像点位移的研究

简要描述了 SPOT卫星影像的有关知识 ,详细研究了地形起伏造成的垂直摄影与倾斜摄影的 SPOT影像的像点位移 ,推导了具体的计算公式 ,并列表给出了地形起伏引起的 SPOT像点位移化算到 1∶ 5 0 0 0 0比例尺上的值 ,概括介绍了纠正 SPOT影像的多项式法与数字微分法 ,最后提出了一种不利用 DEM而能纠正地形起伏较大区域以及具有较大成像视角的 SPOT影像的新方法 ,并给出此方法的实验结果     

基于SPOT 5全色卫星影像的西部青西测区立体测图

JX4C DPW对遥感影像测图的支持,实现了对IKONOS、QuickBird、OrbView、IRS-P5和SPOT5HRG/HRS等遥感卫星影像的摄影测量处理。在西部测图工程中,利用SPOT5HRG/HRS影像进行了试验与生产。详细介绍了利用SPOT5HRG/HRS卫星影像,采用稀少或无地面控制点的方法进行立体测图的流程及主要技术。     

土地利用调查中SPOT遥感影像数据处理方法

土地利用调查中,遥感数据被作为调查的基础数据源,开始取代传统的航片或地形图,以SPOT5数据应用最多。本文介绍了SPOT5卫星遥感数据的特点,并结合土地利用调查的有关要求,对SPOT5卫星影像数据进行几何校正、波段组合、影像融合等方法的探讨及制作1:10000标准分幅卫星遥感正射影像图。     

SPOT5影像严格几何纠正方法研究

根据SPOT卫星的成像原理和特点,讨论了对SPOT5卫星影像按共线方程法进行有控制点的几何纠正的方法,经对关中、陕北和陕南三种地形的影像纠正结果进行对比检验,证明了该方法精度达到了较高水平。     

Pleiades卫星影像测图能力与精度分析试验研究

随着遥感技术的飞速发展,高分辨率卫星遥感影像越来越多地用于地理信息产品生产。本文首先介绍了SPOT系列的下一代光学遥感卫星Pleiades,通过生产试验,研究了Pleiades卫星影像稀少控制点定向情况,分析了Pleiades卫星影像立体测图的精度,并给出相关结论供Pleiades卫星影像生产实践参考。     

SPOT5卫星影像在退耕遥感监测中应用的初步研究

本文利用SPOT5卫星影像，以庄浪县为研究区域，从退耕还林还草监测的角度探讨此类影像的特点以及在正射纠正等各环节的处理过程、方法，建立针对退耕还林还草监测工作的影像解译标志，在样区实地调查结果的基础上训练样区并进行监督分类，以监督分类结果为参考对融合后的2．5米彩色影像进行人工解译，并结合1999年度的航空正射影像进行退耕成效评估。研究结果表明，SPOT5卫星影像与航空遥感正射影像相结合是比较可行的一种退耕遥感监测数据源选择方案。     

基于SPOT6数据的建筑物提取规则研究

针对SPOT6卫星遥感影像,采用基于规则的方法对建筑物进行提取。首先,分析了每种规则属性提取建筑物的效果,在此基础上制定建筑物提取规则;再分别采用K均值聚类法(K-means)、K临近值法(K nearest neighbor,KNN)、支持向量机法(support vector machine,SVM)和神经网络法进行建筑物提取实验,并与基于规则的方法进行对比;最后,对建筑物提取结果进行精度评价。研究表明,基于该规则的建筑物提取精度高于其他方法,在一定程度上缓解了椒盐现象和同谱异物问题,可为今后SPOT6卫星影像更广阔的应用提供一定的技术支持。     

多源遥感影像融合技术及其在更新土地利用数据库中的应用

分析了SPOT和TM卫星影像的特点,提出综合利用SPOT和TM卫星影像的方法.对这两种影像进行融合,提取融合后的影像数据,使之与GIS数据库相叠加,达到对GIS矢量数据库更新的目的.以土地利用数据库为例进行实践,取得了较好的效果.     

中国林火卫星遥感预警监测技术研究进展

中国目前已形成了地面巡护、近地面监测、航空巡护和卫星监测等4级立体林火监测层次,但森林火灾仍是造成中国森林资源损失、森林生态环境安全和人身伤害的主要林业灾害。为对林火预警监测技术研究提供技术借鉴参考,本文从可燃物参数估测、烟区识别、着火点检测、森林大火燃烧动态监测、森林火烧迹地制图、森林火灾受害程度评价、森林燃烧生物量估算和火后植被恢复监测等8个方面,对中国近二十多年来开展的林火卫星遥感预警监测应用技术的研究进展、存在的技术问题和发展趋势进行了分析,并对构建服务于生态文明建设的天—空—地一体化的林火预警监测技术体系建设进行了展望。     

利用NOAA/AVHRR资料监测南方林区森林火灾的研究

本文论述了南方林区森林火灾时间分布集中、发生率高、面积小,并以地表火为主的特征;总结了气象卫星资料的林火信息特征和非林火干扰信息规律;研究了建造林火监测专家系统的理论方法,进而提出了林火宏观实时监测系统的总体设计,并建立了以计算机图像处理为基础的、以林火背景数据库支持的、以专家系统为核心的林火监测系统。并利用南方林火模拟实验和历史林火资料对该监测系统进行了改进。最后讨论了林火监测系统改进方向和研究体会。     

利用TM资料评估森林风灾损失

本文简要地介绍了利用TM资料进行森林风灾损失调查的意义和利用计算机处理提取风灾信息的方法；列举了长白山林区风灾面积、林木蓄积量和分布范围的遥感调查结果；评述了应用遥感方法进行森林风灾调查的优点。     

联合多源遥感数据监测四川木里县森林火灾

森林火灾既严重影响森林生态系统的稳定,还威胁到人类生命财产安全。传统监测森林火灾方法,覆盖范围小,难以及时监测小面积火灾。遥感卫星能大范围精确监测火情,提高了监测方法的时效性,但使用单一卫星数据源很容易受到云雨等客观环境因素影响,降低监测的时效性。本文以四川木里藏族自治县"330森林火灾"区域为对象,开展多源卫星遥感数据对小范围火灾联合监测的研究。首先,充分挖掘高分四号高时空分辨率和中红外火烧敏感波段优势,联合烟幕、温度和植被指数时序变化确定火烧时间与位置;然后,使用Sentinel-2数据监测不同火烧区域光谱信息;接着,使用Sentinel-2数据提取dNBR(differenced Normalized Burn Ratio),提出了基于最大类间方差算法(OTSU)分步骤确定不同程度火烧迹地与面积的方法;最后,建立Sentinel-1A极化比值PR (Polarization Ratio)和NDVI之间关系,利用微波雷达突破云雨限制。结果表明:(1)高分四号联合IRS(InfraRed Scanner)和PMS(Panchromatic Multispectral Sensor)能够实时监测小范围火灾;(2)根据火点位置,确定火灾蔓延期间NDVI下降(由0.7降低至0.25),确定起火时间(3月30日);(3)火灾区域与未受灾区,以及不同类型火烧迹地之间的光谱在490—2200 nm范围存在差异;(4)基于OTSU算法自动确定阈值,确定林地损失面积41.56公顷(dNBR=0.35),精度达94.67%,提取林地过火未损失面积66.56公顷(dNBR=0.10),精度达90.94%,林地损失区域基本符合实际调查结果;(5)火灾前后极化比值由6.6 dB升高至10.8 dB,NDVI与PR经线性回归,R2=0.58,验证R2=0.50。联合多源卫星监测森林火灾,能提高森林火灾监测的时效性,避免了云雨等复杂环境的影响。研究成果能为小火点的及时识别和灾害评估提供参考,其应用可为林火应急响应提供技术支撑。     

基于SPOT5遥感影像的城市森林叶面积指数反演

本文以上海城市森林为研究对象,采用地面实验与遥感技术相结合方法,开展SPOT5遥感影像在估测城市森林LAI中的应用研究。结果表明,地面实测LAI与三种植被指数均具有很好的线性回归关系,相关系数(r)均大于0.6,其中MSAVI的相关系数最高(r=0.66),其次为MCARI(r=0.64)和NDVI(r=0.62)。说明ND-VI仍受到背景等因素不同程度的影响,而植被指数MSAVI和MCARI,由于能进一步消除土壤背景和叶绿素的影响,对叶面积指数比较敏感,能更好地与叶面积指数建立关系,能更好地用于城市森林叶面积指数的遥感反演。本研究可为快速定量评估城市森林的结构和功能提供依据。     

关于遥感技术监测森林火灾能力的估算

本文根据林区背景的温度差异,取火场的平均温度,并在假定可以满足识别目标的信噪比的情况下,计算了机载与卫星(NOAA)遥感系统的监测能力。计算结果与实地试验基本符合。因此,利用卫星、机载和地面三个高度层次的遥感资料的相互印证与补充,并加以对照,可对森林火灾进行早期监测。     

基于遥感数据的森林火灾监测研究概述

研究和总结了遥感数据在森林火灾监测中的应用,研究对象主要是NOAA和MODIS,内容包括遥感监测火灾的原理、基于2种数据的森林火灾监测算法以及目前的研究现状。最终得出结论:MODIS数据在林火监测的准确率和定位精度等方面较NOAA卫星有较大的提高,动态监测具有较好的应用前景。     

近实时中高空间分辨率森林火灾监测系统展望

森林火灾是最为常见的灾害之一,严重危及人类生命安全。及时准确监测森林火灾的发生及火场状况,对应对火灾及减少损失至关重要。当前,森林火灾卫星遥感监测主要以低空间分辨率的卫星遥感为主,空间分辨率过低导致无法探测规模较小火灾及掌握详细火场态势。针对这一问题,结合近些年中高空间分辨率卫星观测、共享及处理能力的发展,本文从森林火灾卫星遥感监测的基本原理、当前可用中高空间分辨率卫星数据及其特点、中高分辨率森林着火区监测算法,以及数据共享与云端存储与计算等4个技术环节,对森林火灾中高分辨率卫星遥感监测当前研究现状与存在问题进行了总结,阐述了近实时中高空间分辨率森林火灾监测系统的可行性。近实时中高空间分辨率森林火灾监测系统可对已有低空间分辨率森林火灾监测体系形成重要补充,依托其空间分辨率的优势有助于及早、准确发现小规模火情,进而为森林火灾的防治与管理提供更好支撑。     

Forest Fire Burnt Area Assessment in the Biodiversity Rich Regions Using Geospatial Technology: Uttarakhand Forest Fire Event 2016

The hills of Uttarakhand witness forest fire every year during the summer season and the number of these fire events is reported to have increased due to increased anthropogenic disturbances as well as changes in climate. These fires cause significant damage to the natural resources which can be mapped and monitored using satellite images by virtue of its synoptic coverage of the landscape and near real time monitoring. This study presents burnt area assessment caused by the fire episode of April 2016 to the forest vegetation. Digital classification of satellite images was done to extract the burnt area which was found to be 3774.14 km², representing 15.28% of the total forest area of the state. It also gives an account of cumulative progression of forest fire in Uttarakhand using satellite images of three dates viz. 23rd, 27th May and 2nd June, 2016. Results were analyzed at district, administrative and forest division level using overlay analysis. Separate area statistics were given for different categories of biological richness, forest types and protected areas affected by forest fire. The burnt area assessment can be used in mitigation planning to prevent drastic ecological impacts of the forest fire on the landscape.     

Multi‐temporal Mapping of Burned Forest over Canada Using Satellite‐based Change Metrics

Abstract

A procedure for continental‐scale mapping of burned boreal forest at 10‐day intervals was developed for application to coarse resolution satellite imagery. The basis of the technique is a multiple logistic regression model parameterized using 1998 SPOT‐4 VEGETATION clear‐sky composites and training sites selected across Canada. Predictor features consisted of multi‐temporal change metrics based on reflectance and two vegetation indices, which were normalized to the trajectory of background vegetation to account for phenological variation. Spatial‐contextual tests applied to the logistic model output were developed to remove noise and increase the sensitivity of detection. The procedure was applied over Canada for the 1998‐2000 fire seasons and validated using fire surveys and burned area statistics from forest fire management agencies. The area of falsely mapped burns was found to be small (3.5% commission error over Canada), and most burns larger than 10 km2 were accurately detected and mapped (R² = 0.90, P<0.005, n = 91 for burns in two provinces). Canada‐wide satellite burned area was similar, but consistently smaller by comparison to statistics compiled by the Canadian Interagency Forest Fire Centre (by 17% in 1998, 16% in 1999, and 3% in 2000).