基于RS与GIS的固阳县土地利用变化研究

采用单一遥感影像和单纯的监督分类方法,在土地利用调查中,难以获得高精度的土地利用变化数据.为解决此问题,笔者以包头固阳县为研究区,利用主成分变换的方法,对多源遥感影像(ETM+多光谱数据和中巴资源二号卫星全色波段数据)进行融合处理;同时,在分类中,采用监督分类辅以目视解译分类法相结合的混合分类法,改进训练样本选取方法,进行变化信息的提取,同时给出了易混淆地物的遥感解译标志.此方法的使用,使土地利用信息自动提取的精度明显提高,得到的总体分类精度为82.13%,Kappa指数值0.8 016.研究结果为包头市固阳县土地利用变化动态监测,提供了重要的技术支持和借鉴.研究中使用了中巴资源二号卫星影像,取得了一定的成效,这在国内土地利用变化影像应用研究方面还较新,需进一步的研究,同时由于此影像的免费使用,使得成本费用大大降低,值得大力推广.     

中巴资源卫星影像在土地利用调查中的应用

利用中巴资源卫星CBERS-02影像，对四川省古蔺县的土地利用现状进行调查。在遥感图像数字处理的基础上，采用计算机自动分类结合人机交互式解译的综合判读方法，从图像上准确提取土地利用信息，形成土地利用现状解译成果，为研究区土地利用合理开发和规划提供决策依据和数据支持。     

“3S”技术在四川生态环境动态监测中的应用研究

为有效实现四川省生态环境的动态监测,运用RS、GIS和GPS技术,以2004年中巴资源卫星(CBERS-02)遥感影像数据为信息源,2000年TM遥感影像解译的数据为基础,对2004年遥感影像进行解译,修改2000年数据库;手持GPS接收机,在野外对解译成果进行验证,更新数据库;利用GIS技术的空间分析功能,提取出2000～2004年期间土地利用/覆被变化信息,得到2000～2004年期间四川省高精度的土地利用/覆被变化数据库。最后对四川省土地利用/覆被变化信息进行分析,对四川省生态环境的下一步研究指名了方向。     

利用eCognition进行高分一号卫星数据土地利用现状解译能力测试

土地利用现状解译能力是卫星数据在土地资源领域应用的重要指标之一。本文以内蒙古自治区包头市石拐区和江苏省徐州市贾汪区作为研究区,利用eCognition软件采用面向对象分类的方法,通过初步影像分割、构建土地利用分类系统、标准化最邻近分类及对分类结果整理修改与分析,从中随机选取了不同地类、不同面积的图斑,以更高分辨率影像分类结果作为真值,进行了典型地类的属性精度、面积精度评价,从而对高分一号卫星数据的土地利用现状解译能力进行了测试与评定。     

土地利用变化遥感监测

在探讨遥感影像用于县域土地利用变化监测技术基础上,针对贵州省特殊地理环境以织金县为实验区,利用不同时期TM和中巴卫星遥感影像通过影像增强、校正、分类等处理,提取了县域土地利用变化信息,并对其进行分析,表明该研究方法的有效性.     

“资源二号”卫星土地利用遥感解译的应用

“资源二号”卫星是我国发射的一颗分辨率较高的资源卫星,具有较高的地面分辨率,为土地利用现状调查提供了一种解决途径。本文选择江南土地利用状况比较破碎的地区,利用“资源二号”卫星影像提取地面信息,并与同时期的ETM影像数据解译结果及实际情况进行比较、分析,论证“资源二号”卫星数据解译土地利用信息的可行性及存在问题。本文所述的处理过程和处理方法具有较好的通用性,为“资源二号”卫星影像的使用探索出一条新路。     

基于随机森林的GF-2影像土地利用分类研究

高分二号卫星是我国自主研制的第一颗亚米级遥感卫星。其影像因信息丰富、纹理清晰等特点,被广泛应用于土地利用分类研究中。随机森林是一个包含多个决策树的分类器,是遥感影像土地利用分类方面的一种有效方法。针对单纯的随机森林方法在土地分类中存在的错分的情况。本文基于灰度共生矩阵提取影像纹理信息,同时利用影像的归一化差分植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI),将影像的归一化差分植被指数和纹理信息相结合,采用随机森林的方法进行土地利用分类并得到了较高的分类精度。实验证明了该方法对高分辨率卫星遥感影像的土地利用分类具有较好的效果。     

海南岛土地利用的遥感调查与机助制图

海南岛土地利用调查制图在微机空间信息系统支持下,利用经几何校正的TM卫星遥感磁带数据直接转换成数字化地图。本文介绍了这次调查制图的方法,论述了海南岛土地利用现状分类以及各类土地利用的TM影像特征和有关解译标志,进行了面积统计和精度检验,并研究了各土地利用类型的特征。     

土地利用图件遥感快速更新方法的探索

以深圳市为例 ,简要介绍了运用遥感技术进行土地利用现状图快速更新的方法和流程。该方法以遥感影像为基础数据源 ,结合土地利用详查数据和变更资料 ,采用影像融合和计算机自动变化提取技术 ,同时综合多源信息 ,以人机交互知识解译方式提取土地利用变化信息 ,辅助应用 GPS对变化信息进行外业实地调查 ,从而快速更新深圳市土地利用栅格图。该方法可快速、及时地获取和掌握土地利用变化信息数据 ,为土地资源的保护、利用、规划等提供技术支持     

融合流程优化思维的遥感影像变化检测自动化研究

目前土地卫片执法中对影像变化图斑的提取主要依靠作业人员对两时相高分辨率卫星遥感影像的目视解译,以确定土地利用变化发生的空间位置。图斑的正确与否完全依靠解译人员的目视判读经验,容易产生错误。通用的检测流程针对特定遥感影像数据可以得到较好的检测结果,但是面对大面积、特征多样、分辨率较高的城市遥感影像时,应用效果可能不佳。融合流程优化思维,整合现有成熟的遥感影像变化检测相关技术,利用数字城市建设中积累的大量高精度GIS数据,并结合地物形状特征指数和检测人员的作业经验,进行变化检测自动化研究,包括人机交互检测和批量自动检测两个主要流程,并应用于深圳市土地卫片执法中的土地利用变化图斑提取环节,可提高其自动化程度,有效降低时间和人力成本,及时发现并阻止土地违法利用行为。     

基于多源数据的土地利用变化检测

年度土地利用变更调查是保证我国土地利用数据具有现势性的重要工作。目前的土地利用变化信息获取还是以人工目视解译遥感影像为主,效率较低。针对此问题提出一种基于多源数据的土地利用变化检测方法。利用前一时相土地利用矢量数据自动获取后一时相影像分类的训练样本并精化,实现全自动的影像分类,进而将分类结果与前一时相土地利用矢量数据对比得到全自动的变化检测结果;然后对前后时相影像利用多元变化检测(multivariate alteration detection,MAD)变换法剔除伪变化区域,在自动变化检测基础上提取变化图斑。选取黑龙江省杜尔伯特蒙古族自治县与湖南省长沙县为研究区验证方法的可靠性,研究证明本文方法相比于现有方法作业速度可以提高一倍以上,且更不易于遗漏真实变化区域。     

近年来升金湖自然保护区土地利用空间格局变化特征分析

根据1995、2000、2005、2009、2013年Landsat影像,利用监督分类方法（平行六面体、最大似然、最小距离、马氏距离）进行解译,利用高分一号影像对不同解译方法进行评价,确定最优解译方法。利用最优解译方法解译得到升金湖保护区5个时期的土地利用图。在此基础上利用ArcGIS景观格局分析工具,通过分析其水域面积、图斑数、破碎度等要素,得出不同时期的土地利用和景观格局变化。土地利用变化是自然因素和人为因素综合作用的结果,利用对近20年土地利用空间格局变化特征分析的研究,为区域土地利用开发和资源的可持续发展提供依据。     

基于不同分辨率遥感影像的分类方法对比研究

基于4种不同分辨率的遥感影像数据,分别为30 m分辨率的Landsat-8数据,融合Landsat-8多光谱波段和全色波段的15 m分辨率数据,5.8 m分辨率的资源3号卫星数据以及融合后2.1 m分辨率的资源3号卫星数据。采用ISO-DATA、最大似然分类法和面向对象分类法对影像进行分类,对分类方法的效果以及分辨率变化对面向对象分类方法的精度影响进行分析。结果显示在低分辨率影像中,面向对象方法受到限制,分类效果相比传统方法没有太大改善;而在高分辨率影像中,面向对象方法分类效果很好,并且随着分辨率提高分类精度也相应的提高。     

遥感影像的冰川信息提取方法对比

以林芝地区为例,首先利用2001年10-12月ETM+遥感数据、地质图和DEM数据,经过遥感图像预处理生成冰川信息提取的基础影像。在此基础上采用波段比值法、主成分分析法、光谱角制图法、非监督分类法、监督分类法等进行冰川信息的自动提取,对各种提取方法进行了对比。结果表明,监督分类提取的冰川信息图像清晰、层次分明、分类边界清楚、满足冰川地貌解译的要求。最后通过实例分析得出监督分类法在提取林芝地区冰川信息时获得了较好的应用效果。     

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。     

基于多时像TM/ETM+影像的兖州市土地利用/覆盖变化

本文利用多时相Landsat TM/ETM+影像分析了兖州市1998年和2002年的土地利用/覆盖变化。综合考虑波段间相关系数和OIF指数,选择最佳波段组合进行图像解译,并在此基础上运用最大似然分类器(MLC)和支持向量机(SVM)的分类方法对遥感影像进行分类。进而利用SVM分类结果进行土地利用遥感动态监测,获取兖州市土地利用/覆盖变化信息,并与社会经济统计资料的统计结果进行比较。最后提取TM/ETM+影像的RDVI,基于线性混合像元分解模型分析了植被覆盖的变化。结果表明,基于多时相TM/ETM+影像分析的土地利用/覆盖变化与实际统计数据较吻合,适合动态监测土地利用变化,且精度较高。     

基于ENVI ZOOM面向对象的FY3A云提取方法研究

利用风云三号A星MERSI数据,基于ENVI ZOOM软件平台采用面向对象的多尺度影像分割技术,并结合监督分类技术提取云层边缘线,继而对影像进行反演处理时剔除云层覆盖区域的干扰。研究表明,与同时段彩色卫星云图进行视觉对比,分类结果较理想,该分类方法易于操作,可有效提高解译精度。     

利用影像纹理和阴影信息提取城市不透水面的方法——以咸阳市为例

利用2012年的咸阳市资源三号卫星影像,同时利用光谱信息和纹理信息对咸阳市的地表进行监督分类,使用阈值和开闭运算提取阴影,并通过TM影像提取NDBI等指数辅助归类,优化分类结果,提高提取不透水层信息的准确率,旨在为城市合理布局,减少城市内涝等提供基本信息。研究结果表明,利用多源遥感卫星影像,同时考虑光谱和纹理信息的分类方法进行不透水面的提取精度提高了17.2%,对阴影检测和归类处理提取精度进一步提高了2.7%,方法简便可行,结果稳定可靠;咸阳市研究区地表不透水率为30.73%,不透水率相对较低,城市生态环境较好;不透水面主要分布在渭河以北老城区。     

北京一号小卫星数据土地利用信息提取能力分析

本文依托863课题研究,在国土资源部颁发的《全国土地分类》(过渡期适用)的指导下,利用2006年5月接收的3景北京一号小卫星多光谱数据,在山东省进行土地利用信息提取能力评价研究。研究内容包括通过目视判断单纯利用北京一号多光谱数据能够达到的土地利用分类级别,然后经过训练样本选择以及监督分类计算,对分类结果参照典型地区高分辨率卫星影像、1∶1万土地利用现状图等辅助资料进行定性与定量分析,最终形成宏观尺度遥感监测要求下的土地利用分类指标,在此基础上完成山东全省的1∶10万土地利用图制作的应用示范。