基于高空间分辨率遥感影像的湿地信息提取技术研究

如何利用遥感技术获取高精度的湿地信息是湿地遥感研究中的重要内容之一.基于高空间分辨率的遥感影像数据,研究利用面向对象的分类方法,综合利用遥感数据的光谱信息、纹理特征、拓扑关系等信息进行多尺度分割,通过对对象的目视解译建立隶属度函数,并结合最邻近分类法,获取湿地信息.并以福建省闽江口湿地为例,采用高分辨率的SPOT5影像数据,研究表明：利用面向对象的方法对SPOT5遥感影像进行湿地信息的提取精度达到90.40%,为湿地信息的提取又提供了一个有效的方法.     

多源遥感影像红树林信息提取方法比较

选取2012年2月24日的SPOT 5遥感影像和2013年12月6日的Landsat 8、"高分一号"遥感影像,应用最大似然法、支持向量机和面向对象方法提取红树林信息,并引入F值评价提取效果。研究结果表明,用最大似然法和支持向量机提取红树林信息的精度相似,与影像的特征光谱信息量相关性较强;而对于SPOT 5影像等更高分辨率遥感影像,面向对象方法降低了最大似然法和支持向量机分类的红树林斑块破碎程度,其信息提取精度与影像的空间分辨率正相关。     

基于辅助信息的遥感影像信息提取探讨

选取陕西省咸阳市三原县作为研究区,利用遥感ENVI软件,对2006年6月SPOT5影像的土地利用信息进行解译。通过对影像中耕地、园地、林地、居住用地、交通用地、水域等地物光谱特征、纹理特征、空间特征等辅助信息与特征进行深入分析,获取了该研究区土地利用信息及其分布特征。结果显示,基于辅助信息的遥感影像信息提取能够弥补单纯依靠像元的分类方法,精度较高,可达86.34%,能够较好的满足用户的要求。     

基于面向对象的城市地物信息提取方法研究

20世纪90年代以来,高空间分辨率遥感影像数据的处理已成为遥感领域中的热点与难点。利用具有人的思维特点的面向对象的信息提取技术,对高分辨率遥感影像中的城市用地进行分类,分析和利用高分辨率影像的空间信息、结构信息与光谱特征等,总结了面向对象解译方法的5个步骤,即影像分割、分类方法的选择、地物种类分类,知识库构建、计算机自动分类。分类结果表明：（1）克服了“椒盐现象”;（2）信息提取的总体精度为92.19％,而且各类地物信息的提取精度均有所提高,特别是利用前期分类的拓扑关系有效提取了城市水体与建筑物阴影。     

面向对象解译方法在遥感影像地物分类中的应用

针对高分辨率遥感影像快速高效萃取有用信息这一遥感技术应用的热点问题,探讨了基于面向对象(Object-oriented)解译方法的遥感影像自动及半自动解译和提取的新思路.文中分析了面向对象解译方法在地物信息分类应用中的优势,并提出了基于此方法的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程.具体结合广州市新白云机场开发区IKONOS高分辨率遥感数据进行地物快速提取、自动分类的试验,并对解译效果进行了评估分析,证明此方法在高分辨率遥感影像地物分类中确实高效可行.     

利用遥感信息决策树方法分层提取荒漠化土地类型的研究探讨

选择甘肃省民勤县绿洲作为典型荒漠化区域,根据荒漠化土地分类体系确定决策树的结构及各类地物在树形中的位置。基于各类地物的光谱反射特性和图象数据反映的综合特征,采取相应的识别和提取方法,以最大限度地利用遥感数据源。对于非荒漠化土地分类,利用土壤调节植被指数、阈值数字信号统计可以分离成一类树枝;而重点讨论的3种荒漠化土地类型的分层分类,则相继采用光谱特征提取、几何特征提取、纹理特征提取、监督分类以及植被指数等复合识别指标进行分枝。结果表明:利用决策树分层提取法可以有效地排除和避免提取地物时所有多余信息的干扰及影响,目标明确。同时,为提高分类的精度,开展野外遥感调查和特征分析是极其重要的。     

数据融合方法在道路提取中的应用研究

以SAR与SPOT多光谱影像为数据源,通过几何校正、辐射定标、降噪等数据预处理,选取PCA(Principal Component Analysis)、BT( Brovey Transform)、WT( Wavelet Transform)和HPF( High-Pass Filtering)4种方法进行融合实验,并对融合后数据以及原SPOT多光谱数据进行道路提取研究.结果表明:基于PCA和HPF方法所提取的道路特征明显,纹理清晰,错分和漏分现象不明显,道路信息效果较好;WT方法提取效果次之;BT道路提取效果相对较差;4种方法经融合后数据提取道路精度均高于原始SPOT多光谱数据,最优方法提取道路精度错分率较SPOT多光谱高达29.4％,道路提取精度相对较差的BT方法较SPOT多光谱错分率高出18％.     

独立分量分析与主成分分析方法的湿地遥感分类精度对比——以西洞庭湖湿地为例

拟探索提高中、高分辨率遥感影像湿地分类精度的新方法,为洞庭湖湿地研究提供方法支持。通过将独立分量分析方法应用于遥感图像分类,并与主成分分析方法结果进行对比,验证其是否能有效提高湿地分类精度。结果表明,应用独立分量分析和主成分分析方法处理遥感影像,没有造成图像信息损失;Landsat5TM影像经过两种方法处理后,影像清晰度变差,但并不足以影响典型湿地类型的目视判读;SPOT5影像经过两种方法处理后,影像更加清晰。独立分量分析方法可以明显提高典型湿地类型的可分性,但对于草滩地和水田的分类仍然存在缺陷。Landsat 5TM影像经独立分量分析算法处理后,总体精度比原始影像提高11.83%,比用主成分分析方法处理后的影像精度高5.35%;SPOT 5影像经独立分量分析算法处理后,总体精度比原始影像提高10.7%,比用主成分分析方法处理后的影像精度高5.07%。独立分量分析基于高阶统计信息,不但能去除波段之间的相关性,而且可以得到分量之间相互独立的特性,增强不同湿地类型的可分离性,从而提高了信息提取的精度。     

耦合像素坐标的遥感图像分类实验北大核心CSCD

地理距离越相近的空间单元其相似性越高,但传统遥感影像分类常忽略像素空间坐标信息的重要性。该文提出一种将传统空谱信息与像素坐标耦合的遥感影像分类方法,为避免数据过拟合现象,采用随机森林模型对特征进行重要性评估,选取具有代表性的特征。利用不同分辨率的卫星与航空遥感影像数据,基于随机森林、支持向量机和人工神经网络3种模型对该方法进行验证,结果显示:相比传统仅使用光谱和纹理信息,耦合像素坐标信息的遥感影像分类可在一定程度上关注全局地理空间位置信息,利用地理单元越相近则性质越相似规律,提高遥感影像分类效果,在不同样本量、不同模型下的分类精度均有所提升。     

威海市近海水产养殖信息提取方法研究

单独利用遥感影像光谱信息进行近海水产养殖信息提取时,养殖水体与自然水体易混淆,而单独利用遥感影像纹理信息提取近海水域水产养殖信息时,单一大块养殖水体与自然水体又难以区分。针对上述问题,利用OLI影像数据,提出了一种综合遥感影像光谱与纹理信息进行水产养殖信息提取的方法。首先,在对研究区养殖水体类型进行光谱特征分析的基础上,采用主成分变换方法,对OLI影像光谱信息进行压缩、挖掘和选取;其次,分析灰度共生矩阵窗口尺寸和纹理特征统计量对研究区水产养殖区域的区分能力,完成纹理特征的选取,并将选取的纹理信息和光谱信息进行特征协同;最后,对特征协同数据进行多尺度分割,根据各水体类型间的光谱特征和纹理特征的差异,构建研究区3种养殖水体的模糊逻辑隶属度函数,实现对研究区水产养殖信息的自动提取。研究结果表明,该方法能较好地提取研究区水产养殖信息,总体分类精度达到97.93%。     

基于矩匹配算法的山区影像地形辐射校正方法研究

针对山区遥感影像地形辐射校正问题,应用现有模型(如C校正)进行地形辐射校正很难达到理想效果。引入矩匹配算法,利用DEM数据计算坡度、坡向等地形信息,以特定坡度和坡向数据为参考依据,对影像进行地形辐射校正。通过北京房山区SPOT5影像进行试验,表明该方法能在很大程度上消除地形阴影,更好地反映阴影区域的细节信息,同时光谱特性保真程度较好,原模糊的影像区域通过处理基本上达到有效识别地物的要求。     

基于面向对象方法和多时相HJ-1影像的湿地遥感分类——以完达山以北三江平原为例

以中国东北地区完达山以北三江平原(下简称小三江平原)为研究对象,利用2010年多时相HJ-1A卫星和HJ-1B卫星CCD影像作为分类数据源,结合野外调查数据,应用多尺度分割算法,根据影像的丰富信息和物候、时相等特征,采用面向对象的分类方法,进行小三江平原的湿地遥感分类。结果表明,湿地二级分类的总体精度为85.45%,总体Kappa系数为0.81。小三江平原湿地主要分布在低洼地区,总面积为9084.16km2;其中,天然湿地面积为2635.09km2,人工湿地面积为6449.07km2。集中分布的水田是小三江平原最主要的景观类型;天然湿地主要分布在自然保护区、河岸附近和国界周围;其中,草本沼泽面积最大。本研究表明,面向对象的分类方法能够有效利用遥感影像提供的丰富信息,产生较高的分类精度;对于中分辨率遥感影像不同分割尺度的组合使用有利于湿地信息的提取。降雨量较多、较少月份影像的选取和物候规律的利用是提取湿地信息的关键。多时相遥感影像数据的使用,改善了洪泛湿地和森林沼泽的分类效果,尤其是水田边界的划分;同时可以提高湿地分类精度。基于面向对象的遥感方法,利用多时相的中分辨率遥感影像,能够获取较高精度的湿地分布信息,是一种成本较低且行之有效的技术手段。     

多源遥感影像的侵蚀沟信息提取分析

以多源遥感影像为基础,结合DEM数据,运用定性方法全面分析各遥感影像中提取的侵蚀沟的信息特征,并在研究区选取两个调查单元进行野外验证,对所得结果与遥感影像目视解译结果进行定量比较分析,得出以下结论:1)虽然空间分辨率最高的Pleiades遥感影像与DMC航片影像表现侵蚀沟的信息最为清晰,但空间分辨率过高会使侵蚀沟的内部细节过于详细,对信息提取增加噪声信息。2)不同遥感影像所能提取的侵蚀沟的类型不同。与Pleiades和Alos遥感影像相比,资源三号卫星影像能够呈现稳定沟、切沟和冲沟的信息,且成本低廉,是侵蚀沟信息提取最为理想的遥感影像。3)资源三号与高分一号卫星影像在提取重点调查的冲沟与切沟的数量与长度和宽度信息时,所得结果与实地验证结果十分接近,是比较合适的遥感影像。     

应用国产高分一号卫星数据提取风蚀荒漠化遥感信息方法研究

基于国产高分一号卫星数据,建立荒漠化遥感信息产品指标体系,利用风蚀荒漠化影响因子对荒漠化遥感信息进行分级提取。该方法以国产高分一号影像数据为风蚀荒漠化分类特征波段,利用面向对象方法,分离非荒漠化信息、建立风蚀荒漠化分类提取方法,并进行风蚀荒漠化提取方法精度评价。本文介绍了在民勤地区应用国产高分一号卫星遥感数据提取风蚀荒漠化分级信息的实例。     

基于地质统计学纹理特征的遥感影像分类方法研究

介绍地质统计学的原理与方法,论述了地质统计学应用于遥感影像描述及纹理提取的有效性,并将地质统计学变差函数得到的遥感影像纹理信息与其光谱信息相结合进行遥感影像分类试验,结果表明,辅以地质统计学纹理特征的遥感影像分类方法能够明显提高分类精度.     

小波基及其参数对遥感影像融合图像质量的影响

IHS和小波变换结合的融合方法已成为多源遥感影像信息聚合的有效途径,但小波基与小波分解层数等参数对影像融合质量影响的很多细节需进一步研究。该文以SPOT遥感影像为数据,在Matlab软件环境下进行小波簇、不同序号小波基及分解层数的图像融合,用信息熵、平均梯度和标准偏差3指标对融合图像的质量进行评价。结论如下:第1层小波分解的融合图像质量差异不大;其余小波分解层数下融合影像的质量因小波基而异,如coif5s、ym5、dmey对小波分解层数不敏感,db1、bior3.1则具有分段响应的敏感特征,其中,rbio3.1在小波分解层数为4时,融合图像失真;不同簇的小波基对融合图像质量的影响也各异。结果表明,小波基等参数的选取直接影响到遥感影像融合的效果。     

面向对象方法在SPOT5遥感图像分类中的应用--以北京市海淀区为例

SPOT5图像的空间分辨率高,局部异质性较大,采用基于像元的传统方法分类精度低,难以满足实际应用的需要。以北京市海淀区SPOT5图像为例,应用面向对象方法对其进行分类试验,并将该方法与传统基于像元方法的分类结果进行对比分析。结果表明:利用面向对象方法对SPOT5遥感图像进行分类,不仅使分类结果具有丰富的语义信息,有效抑制“椒盐现象”的发生,还可以显著提高分类精度。     

地学应用中的遥感图像处理若干问题的分析

遥感技术在地理学应用中是如何从遥感影像上直观、准确的得到所需的信息,为本专业服务。文章从地学应用部门在进行遥感影像处理时遇到的几个问题:多光谱数据的选取与合成;多源信息的复合;新型图像分类器的应用;专题提取的精度等方面的进展作了分析。     

基于LandSat8 OLI数据的山区阴影信息检测与提取

为快速获取山区遥感影像上的阴影干扰区域,探究一种简便、高效、精确的遥感影像中阴影干扰区域的方法,具有重要的意义。以福建省长汀县为研究区域,搜集2016年3月美国陆地卫星影像数据与ASTER影像计算的GDEM V2产品。基于土地利用分类体系测量的6类地面物体光谱信息与影像波段信息,优选影像的光谱波段并重新组合;选取Sinh函数与Max函数建立c!算法,对LandSat8 OLI影像进行差异化计算,通过二分式判别规则初步提取阴影区域;加入由数字高程模型计算的坡度信息,剔除水域与坡度较为平缓的地物等干扰信息,精确提取山区阴影区域。设立网格随机设置精度验证点验证精度,最终总体精度达到99.06%,Kappa系数为0.98。结果表明,实验方法对于LandSat8 OLI影像提取阴影可行性高,检测效果与提取结果较c3算法与SVI指数更好。     

ALOS卫星遥感数据影像特征分析及应用精度评价

通过影像灰度等级分析、单变量统计分析和影像纹理特征分析以及平面点位精度、影像分类精度和图斑面积精度评定,针对ALOS数据图像质量开展影像特征研究与应用精度综合评价,并与SPOT5数据对比。ALOS数据在纹理特征及面积精度方面(尤其是较小的图斑面积精度)均明显优于SPOT5;建设用地和农用地二、三级地类的影像分类精度均可达到优良等级;点位中误差精度可满足1∶1万比例尺制图要求。ALOS数据在国土资源调查和管理中具有良好的应用前景,可与SPOT5形成较好的数据互补。