高分一号影像数据城市生态用地监测

针对我国城市化进程不断加快,城市生态用地发生翻天覆地变化的状况下,如何及时准确地获取城市生态用地覆盖信息的问题,该文以北京部分城区高分一号遥感影像数据作为实验数据,提出一种面向对象的城市生态用地信息提取方法。通过分析城市生态用地5种地物类型的光谱信息和几何信息,建立相应的规则集以提取小尺寸遥感影像中生态用地信息;针对建筑物和裸土难以区分的问题,引入纹理信息来提高提取精度,并将含有纹理信息的规则集应用于北京市遥感影像。实验结果表明,该方法提取精度可以满足大面积的城市生态用地信息提取的需求。     

植被调节下的干旱区不透水面覆盖率遥感估算方法

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的居住区指数模型（HSI）广泛应用于区域尺度城市不透水面扩张监测。但是,在干旱区由于受到裸岩、沙漠、戈壁等低植被覆盖区干扰,HSI算法的精度和适应性受到了一定的影响。为解决这一问题,本文利用植被覆盖度作为调节系数,对灯光数据与植被指数进行动态调整,构建了适用于干旱区的城市植被调节不透水指数（VAISI）;然后采用SVR模型,通过机器学习的方法构建了城市不透率参考数据与VAISI之间的非线性关系模型,实现对干旱区区域尺度不透水面覆盖率估算;最后,对模型估算结果进行了精度验证和比较分析。试验结果表明：在干旱区,VAISI解决了由于灯光溢出问题及城市周边裸土等低植被覆盖等因素导致的城市周边裸土像元不透率估算过高问题,一定程度上提高了城市内部不透水面空间分布信息的表达能力,有效克服了非灯光区估算结果高于背景值的现象。平均相关系数R由0.69提升到0.79,RMSE由0.17降至0.14。     

顾及植被的复杂艰险地区多光谱遥感岩性识别

针对复杂艰险地区修建道路时,地质岩性难以现场获取的问题,该文利用ASTER多光谱遥感影像,研究和设计了一种顾及植被覆盖的复杂艰险地区多光谱遥感岩性信息识别提取方法.该方法根据植被覆盖情况先分类后进行岩性识别:对中高植被覆盖区进行植被信息的抑制处理,再对中低植被覆盖区采用主成分分析法进行岩性信息提取;对低植被地表裸露区域采用端元提取、光谱角填图的方法进行岩性信息的提取.最后将岩性识别提取结果与现场地勘结果进行对比验证.结果表明该方法进行岩性信息提取结果与已有的现场勘察结果基本一致,具有重要的参考和应用价值.     

中高植被区斑岩型铜矿床矿化蚀变提取

遥感蚀变信息的提取是利用遥感手段找矿的一个重要环节,而地表植被覆盖度是蚀变信息提取过程中影响精确性的重要因素,因此如何在植被覆盖区域减少植被对蚀变信息提取精确性的影响是遥感找矿过程中一个难题。以普朗斑岩型铜矿为例,应用RS、GIS技术及地质等相关资料,进行植被覆盖度分级切割,通过对研究区域内蚀变信息的提取,进行多种方法对比研究,寻求研究区域综合遥感成矿信息提取的最佳方法。     

基于决策树方法的Landsat8 OLI影像红树林信息自动提取

基于广西山口国家红树林生态自然保护区的Landsat 8 OLI影像数据,选用广泛应用于植被液态水含量反演的归一化差值湿度指数(normalized difference moisture index,NDMI)和修正的归一化差值池塘指数(modified normalized difference pond index,MNDPI)作为分类特征,运用决策树方法进行红树林信息的自动提取。研究结果表明:红树林独特的滨海湿地生境特点,使其光谱同时包含植被和湿地信息;MNDPI和NDMI可分别反映可见光-近红外波段反射率同短波红外波段反射光谱的反差,可成功应用于湿地植被信息的提取,能有效地将红树林同其他地物相区分;采用Landsat8 OLI遥感数据,并结合NDMI和MNDPI分类特征构建的决策树模型可有效地提取红树林信息,其错分率和漏分率都较低,分别为5.34%和1.69%。     

基于Landsat与DMSP-OLS的非监督城区提取方法研究

夜间灯光数据DMSP-OLS经常被用作区域范围监测城市区域,但是其低空间分辨率和"溢出"效应容易导致产生较差的结果。经过分辨率更高的Landsat数据能够得到更精确的结果,但所需的大量人力限制了其在大尺度下应用。本文利用非监督机器学习,提出了一种结合Landsat和DMSP-OLS的30 m分辨率城市提取方法。基于城市像元常常同时拥有两种特性(如更高的夜间灯光强度和位于不透水面区域),分类学习的训练样本被自动提取。然后,两种数据提供的4种互补的特征(光谱、纹理、不透水面指数和夜间灯光强度)被用作城市/非城市分类。实验结果表明:相对于仅仅使用单一数据源,结合两种数据能够得到更好的城市提取结果,因此,本文提出的方法能可靠且高效地提取大范围城市区域。     

航空影像农田类型分类在地理国情监测中的应用研究

航空影像的植被信息提取是遥感影像分类中的难点,仅利用光谱信息难以提取农田类型。本文以江苏农田为主要覆盖的典型区域为研究对象,选择航空影像利用随机森林算法提取不同的农田信息。本研究采用多尺度的分割方法,面向对象实现特征信息提取。根据光谱、纹理以及几何形状特性筛选出较为合适的特征作为参数,利用随机森林算法实现植被二级分类,分类精度达到84.60%,KAPPA系数为0.753,可为地理国情生产提供一定的参考。     

基于归一化指数分析的居民地遥感信息提取

以无锡市作为研究区域,采用2000年Landsat ETM+影像数据,通过对居民地的遥感机理分析,利用植被指数、水体指数、城镇指数相结合的方法提取居民地信息。分析遥感影像的谱间结构特征,通过试验,建立二值逻辑运算式,得到居民地遥感信息提取结果。并用该方法在不同时相不同地区的Landsat TM/ETM+影像上进行了进一步的验证。研究结果表明:该方法可以将居民地信息提取出来,并且效果较好。     

内蒙古锡林郭勒盟布鲁特地区遥感矿化信息提取及应用

选用美国陆地卫星Landsat-7的ETM+数据,进行遥感蚀变信息提取方法实验研究,利用掩膜技术和去植被等综合预处理后,采用PCA和比值图像处理方法,提取了内蒙古锡林郭勒盟布鲁特地区遥感矿化蚀变信息,结合区域地质背景与成矿条件,进行试验区的成矿预测与靶区圈定,取得了很好的实际应用效果。在信息提取图像上,含羟基矿物岩石主要呈蓝色,影像上呈现绿色的区域则为同时包含羟基和铁染信息的区域。在遥感影像上不同岩性地层和线性构造也有突出显示。因此,利用ETM+遥感数据,采用多种不同的方法进行对比研究,能够提高遥感矿化蚀变提取的准确度,并对今后在遥感找矿工作中具有一定的指示意义。     

DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光遥感影像数据整合

DMSP-OLS夜间灯光遥感数据截至2013年,现已被NPP-VIIRS夜间灯光数据取代。因此,要获得长时间序列且稳定的夜间灯光数据集,需要整合两类夜间灯光数据。基于此,本文提出了基于重采样的两类数据整合方法,对2013—2020年NPP-VIIRS数据进行模拟,最终建立了1992—2020年长时间序列校正—模拟DMSP-OLS夜光遥感数据集。结果表明,基于重采样的整合方法效果良好(城市区域Pearson相关系数ρ=0.9852,RMSE=3.4607),整合数据集与相关社会经济参考量高度契合(影像DN值总和与GDP的相关系数ρ=0.946,与人口的相关系数ρ=0.971,二次多项式模型拟合R²≈0.98,RMSE<5.55),优于已有研究。因此,利用该方法整合后的数据集能更好地支撑基于夜间灯光影像的长时间序列研究。     

基于色调饱和度亮度模型的可见光植被提取

针对遥感影像只具有红（R）、绿（G）、蓝（B）3个可见光波段时无法利用归一化植被指数（NDVI）方法提取植被信息的现状,本文提出了一种基于色调饱和度亮度（HSL）模型的可见光植被提取方法。利用自主研发的系统,将影像从RGB彩色空间变换至HSL彩色空间,构建归一化色调亮度植被指数（NHLVI）,通过分析植被与非植被信息在HSL彩色空间中的特征,以及NHLVI、H、S、L、R、G、B各分量的特征,确定协同NHLVI、S分量提取植被信息,利用B分量特征剔除结果中的非植被信息,从而实现植被信息提取,并提高提取精度。研究表明,该方法在现有NHLVI指数方法基础上,加入S分量,提升了可见光植被提取的精度及方法的适用性。     

面向对象的遥感影像隐性地物信息提取

针对传统遥感影像提取方法中仅使用光谱像元信息的缺陷,本文使用Landsat 8遥感影像数据,探究面对地形复杂区域进行多种地物信息提取充分挖掘影像隐性信息的情况,使用面向对象的分类方法实现地物信息提取.结果 表明该方法分类精度较传统监督分类有所提高,且符合人类认识客观事物的思维模式,对于准确提取地物信息、提高提取精度具有很大帮助.     

基于无人机重建点云与影像的城市植被分类

针对以往无人机遥感用于城市植被分类时多利用影像光谱、纹理和形状等特征,影像重建点云数据未能充分利用的问题,提出一种综合影像重建点云与光谱信息的城市植被分类方法。首先,基于运动恢复结构(structure from motion,SFM)、多视图聚簇(cluster multi view stereo,CMVS)和基于面片模型的密集匹配(patch based multi view stereo,PMVS)算法重建研究区密集点云;然后,经滤波、插值生成研究区数字高程模型(digital elevation model,DEM)和归一化数字表面模型(normalized digital surface model,n DSM),同时结合影像光谱信息对不同高度的城市植被进行分类提取;最后,采用面向对象的影像分析方法,根据n DSM信息与归一化绿红差异指数(normalized greenred difference index,NGRDI)及可见光波段差异植被指数(visible-band difference vegetation index,VDVI)等光谱信息,分别建立了水生植被、草地、灌木、小乔木和乔木等不同植被的分类规则。实验结果表明综合利用影像重建点云得到的n DSM信息与影像光谱信息提取不同高度的植被是可行的,总体分类精度达到92. 08%。该方法可为城市植被分类与制图提供理论支持和应用参考。     

融合多源遥感数据的高分辨率城市植被覆盖度估算

准确获取城市植被覆盖定量信息对城市生态环境评价,城市规划及可持续城市发展具有重要意义。遥感技术的发展为获取区域及全球植被覆盖信息提供了有效手段,目前基于单传感器、单时相遥感数据的城市植被覆盖度估算方法得到较为广泛的应用。然而,由于城市地表覆盖的复杂性、植被类型的多样性,在一定程度上影响了城市植被覆盖信息提取的精度。为此,本文提出一种基于多源遥感数据与时间混合分析的城市植被覆盖度估算方法。首先,通过时空融合、植被物候特征分析获得最佳时序的GF-1 NDVI数据;其次,基于时间序列的GF-1 NDVI及Landsat 8 SWIR1、SWIR2数据,采用时间混合分析方法以长沙市为例估算城市植被覆盖度。实验研究表明,基于多源遥感数据与时间混合分析方法获得了较高精度的城市植被覆盖度估算（RMSE为0.2485,SE为0.1377,MAE为0.1889）,相对于单时相光谱混合分析、传统的像元二分法,本文提出的方法更为稳定,在低、中、高不同植被覆盖区均能获得较高的估算精度,为城市植被覆盖度定量估算提供了有效方法。     

金矿遥感异常信息自动提取方法研究及其应用

在豫西熊耳山地区地物反射波谱特征研究的基础上,提出了一种从TM数据中自动提取金矿遥感异常信息(近矿围岩蚀变信息及植被毒化信息)的新方法。该方法消除了在围岩蚀变信息或植被毒化信息提取过程中,由于植被覆盖程度的差异对矿化信息提取的影响,因而适于植被覆盖程度不同的任何地区,在豫西熊耳山地区试验应用中取得了良好的金矿找矿效果。     

基于机载多光谱遥感数据的溢油信息提取方法

为研究应用紫外-可见光-近红外-热红外遥感数据识别海上溢油的方法,利用机载多光谱溢油监测设备获取了舟山海域多光谱遥感数据,并利用野外地物光谱仪获取了水体和油膜的反射光谱。通过提取并分析机载多光谱遥感图像上多目标的影像特征和光谱响应特征,利用决策树分类法对海上油膜相对厚度的分布进行分类和制图。研究表明,基于机载多光谱遥感数据的溢油信息提取方法总体分类精度达93.7%,能够准确区分薄油膜和厚油膜,可有效提取海洋溢油污染信息,完全能够满足海洋溢油污染遥感监测需求。     

基于Sentinel-2影像的河流湖泊遥感提取

河流信息提取一直以来都是水利行业重要的工作内容,基于遥感技术的优势,采用高分辨率卫星影像Sentinel-2多光谱影像,进行河流信息提取,以此得到高精度的河流信息。结果表明：基于遥感分类手段的河流提取具有很高的精度,河流呈现连续状态分布,并且植被区域与其他区域分类精度较好;基于遥感反演手段的河流提取同样具有很高的精度,反演手段从光谱信息中准确识别出水域信息并反映出来,河流信息呈客观分布且未出现断流现象,即该方法在河流提取中具有较好的应用。     

利用QuickBird红外波段影像交替式植被信息增强的方法

由于大气的影响和传感器本身的原因,可见光遥感影像往往不能很好地反映植被信息。考虑到植被在近红外波段具有较强反射的特性,提出一种利用Quick Bird近红外波段与Photo Shop图像处理软件的交替式植被信息增强方法。结果表明,运用该方法处理的影像植被光谱特征复原度较高,视觉效果好,能反映出不同植被的光谱特征差异。     

基于多源遥感影像的城市化及其生态效应研究

基于夜间灯光遥感影像等多源数据,提出了一种区域城市化及其生态效应遥感监测方法。该方法采用夜间灯光遥感数据提取成渝经济区城市范围,并分析城市空间演变过程,同时以植被净初级生产力(NPP)为生态系统功能评价指标,分析了快速城市化对区域生态系统功能的影响。研究结果表明:(1)成渝经济区城市面积由1994年的2 074km2增长到2015年的4 391 km2,年均增长率为3.64%,且城市用地规模增长速度略快于城市人口增长速度;(2)城市内的NPP均值远低于非城市区域,且近年来二者间的差异逐渐增大,成渝经济区快速城市化在一定程度上减少了植被NPP,特别是对城市内部的植被NPP影响较大;(3)快速城市化中土地利用结构的改变是导致成渝经济区城市内植被NPP大量减少的重要因素。     

泰山地区近三十年植被覆盖变化与地形因子分析

针对在人类活动影响下,泰山地区植被覆盖面积变化情况,以陆地卫星(Landsat TM/OLI)遥感影像为研究基础影像,采用遥感图像处理平台(ENVI)和ArcGIS软件,对泰山地区1985、1995、2003、2008、2013、2018年的6期遥感影像,通过归一化指数(NDVI)对遥感影像植被信息进行反演,通过地形因子提取实现对高程、坡度、坡向信息的提取与绿色植物覆盖的综合分析.研究发现:泰山地区植被面积由西北向中南递减,周边农村区域植被覆盖大于中心城区;伴随海拔增高,植被面积呈倒"U"变化,多在100～500 m高程范围内;植被多分布在坡度较缓,向阳区域.