基于变化检测的地理国情监测数据更新研究

地理国情监测数据的更新是自然资源调查监测的一项重要工作,如何基于遥感影像,实现变化信息的快速提取是一个热点。本文以句容市为研究区域,充分利用2018年地理国情监测数据与2019年遥感影像数据,通过棋盘分割法得到规则的影像,共选取植被、构筑物、水体样本134.32 m^(2),利用监督分类中最邻近分类法对影像进行分类,并通过2019年地理国情监测数据进行精度评定,符合率为79.5%。实验结果表明,棋盘分割与监督分类结合可有效提取地表地物的信息,遥感影像变化检测技术可为地理国情监测数据更新提供技术支撑。     

JPEG 2000压缩对遥感影像监督分类精度的影响

遥感图像压缩会影响分类精度,是值得研究的问题。以高分辨率遥感影像(Quick Bird)的监督分类精度评定为尺度,采用ER Mapper软件的JPEG 2000图像压缩模块对图像进行压缩,再在eCognition软件中对这9种压缩比图像进行面向对象的监督分类,生成分类精度报告。通过分析分类精度的变化,研究了JPEG 2000压缩对遥感影像分类的影响程度及其在遥感影像压缩方面的应用潜力。     

黄土高原地形复杂区土地利用信息提取方法研究

引入影响土地利用类型分布的坡度数据和对植被覆盖反应敏感的归一化植被指数，以延河流域为研究区域，参考已有的土地利用数据，对地形复杂地区的土地利用信息提取方法进行了研究。结果表明，以监督分类和非监督分类为基础，辅以坡度信息并利用分区和多步骤信息提取方法进行土地利用信息提取，能在一定程度上提高分类精度，研究结果对建立地形复杂地区实用性强的遥感影像分类技术体系具有一定的参考价值。     

基于多时相遥感影像的耕地利用信息提取研究

耕地为人类的生存和发展提供了重要的物质基础,是人类生存必不可少的基础资源。利用遥感影像进行耕地资源信息提取,可以为耕地资源保护提供数据支持。以黑龙江省鹤岗市为研究区,以1990年、1999年、2010年、2016年Landsat影像为数据,提取耕地信息。通过对研究区多时相遥感影像进行影像融合、图像增强、镶嵌和裁剪以及影像接边检查等预处理,利用监督分类(GLC和SVM)方法进行遥感影像解译,对解译后数据进行人工目视解译,生成耕地利用数据库。研究结果表明:不同地物光谱特征的选取对地物分类、信息提取有直接影响;进行监督分类时选点的疏密离散程度决定其成果精度的高低,对于耕地信息提取有直接影响;监督分类的方法具有结构简单、计算效率高的特点,对于大数据量的遥感影像处理更有优势。本研究成果可为研究区耕地利用保护提供基础数据。     

基于SVM监督分类的水体信息提取研究

利用遥感影像提取地表地物信息及人工目标是构建、更新地理空间数据库的重要手段。选用2景Landsat-TM遥感影像作为试验区,采用选取训练样本的SVM监督分类方法进行地表水体提取试验。结果表明,基于SVM监督分类方法仅适用于地表同质性好的区域,而对于地表信息丰富、地物混合度较高的区域,基于SVM监督分类方法选取和优化样本用时会显著增加,后期人工修改量大,分类效率较低。     

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。     

基于ERDAS的遥感影像分类方法研究

为了提高遥感影像分类精度,对传统的非监督分类、监督分类和专家分类进行机理分析,提出将影像中的纹理信息作为专家知识改进分类精度的技术方案。以胶州市QuickBird遥感影像作为试验数据,基于ERDAS IMAG-INE 8.6软件平台,对非监督分类、监督分类和专家分类进行实验数据比较分析,实验数据表明改进的专家分类方法分类精度最高,由于纹理信息参与专家分类,可较好地解决“同谱异物”和“同物异谱”对分类的干扰,优化分类后的影像,提高信息提取的准确度。     

基于面向对象技术的农田分类方法

采用面向对象的分类方法,以富锦地区为研究对象,将纹理和拓扑信息加入中等分辨率遥感影像中,快速准确地提取耕地信息。研究结果表明,利用面向对象技术对遥感影像进行多尺度分割,并结合影像的光谱、形状和纹理特征对水田和旱地进行提取,提取后的成果总体分类精度达到了92%,Kappa系数为0.91,说明采用面向对象技术对中等分辨率遥感影像进行耕地提取的成果可靠,可为大面积土地分类提供技术支持。     

分层分区分景相结合的区域土地利用/覆盖分类方法——以浙江钱塘江流域分类为例

在土地利用/覆盖研究中，对于范围广、地域差别大的地区，仅用同一标准对遥感图像进行分类往往难以得到理想的效果。 本文以浙江省钱塘江流域为例，通过对Landsat TM数据各波段组合，首先提取水层和山层信息，然后采用掩模法提取平原丘陵层信 息，并根据地形地貌和土地利用现状的差异，将平原丘陵层划分为6个区，当所划分区域内各景的影像时相不一致时，再对该区进 行分景处理。最后，分别对每层、每区和每景图像进行训练样本的选择和监督分类。试验结果表明，结合分层、分区和分景的监督 分类方法是一种适合于较大区域土地利用/土地覆盖分类的有效方法。     

基于RS和GIS技术的吉林省西部典型区域土地盐碱化动态监测研究

以遥感影像数据为主要数据源,在GIS技术支撑下,以白城市大安市叉干镇为研究区,基于Landsat遥感影像的数据,通过监督分类与决策树分类相结合的方法进行数据提取,并参考第一次全国地理国情普查数据的结果,对其从1997—2017年的土地盐碱化进程进行了变化监测与分析,为在大区域范围中进行土地盐碱化变化监测提供了可以复制执行的方法及可靠的实例。