地理国情普查外业调查与核查探讨

地理国情普查主要是查清我国地形地貌、地表覆盖等自然和人文地理要素的现状和空间分布情况,建立普查成果数据库,为开展常态化的国情监测奠定基础。正确理解吉林省地理国情普查技术设计和作业指导书,以及国情普查的内容与指标,进行外业核查与遥感影像解译样本采集工作,为最终形成地理国情要素数据、地表覆盖分类数据和遥感影像解译样本数据库奠定基础。     

地理国情普查外业调查技术要求

地理国情外业调查是地理国情普查工作十分重要的工作内容,是保证地理国情普查数据质量的关键环节。外业调查是对采集的地理国情要素和解译的地表覆盖分类成果以及内业无法定性的类型、边界和属性进行实地调查,同时采集遥感影像样本数据,为最终形成地理国情要素数据、地表覆盖分类数据成果和遥感影像解译样本数据库提供基础。     

大比例尺地形图在地理国情普查中的应用探讨

地理国情普查最主要的内容是地表覆盖分类与重要地理国情要素,其中地表覆盖主要基于遥感或航空影像影像进行分割、分类,解译出地表覆盖物的类型,以便从地理的角度进行统计分析。大比例尺地形图具有地表覆盖物与地理要素丰富信息的特点,本文结合生产实践探索出一套大比例尺地形图数据应用于地理国情普查的有效技术方法。     

基于高分遥感影像地表覆盖草地信息人工解译技术方法

地理国情普查是开展地理国情监测的前提和基础,对于准确掌握国情国力,提高政府管理的科学性、规范性和前瞻性,推动生态文明建设和重大战略、重大工程实施具有重要意义。基于高分遥感影像进行地表覆盖草地分类中天然草地及人工草地等信息的人工解译方法,主要是通过不同影像纹理特征的判别作为分类的依据,为以后同类地表分类的解译奠定了基础。     

地理国情普查中高分辨率遥感影像自动分类技术研究

地表覆盖分类是我国地理国情普查的重要内容.地理国情普查要求的地物类别非常细致,对影像分类技术提出了很大的挑战.本文总结了山西省地理国情普查试点中的实践经验,结合面向对象分类技术、人工实地采集分类样本及分层次分类的思想,并加入适当的人工干预过程,提出了一个利用高分辨率遥感影像进行国情监测影像分类的方案.试验表明本文方案能够兼顾作业效率和分类精度,为我国国情普查的工程化作业提供了一条可行的备选技术路径.     

面向对象的遥感影像分类在地理国情普查中的应用

遥感技术因其较高的精确性和时效性已成为监测土地利用变化的重要手段。地理国情普查是一项非常重要的调查工程,起着为各级领导干部科学决策提供数据支持的作用。遥感影像解译是整个普查工作中的重要环节,而且工作量巨大。目前,地理国情普查的遥感影像解译环节主要采用人工解译和计算机自动解译相结合的方法,以提高效率。本文主要介绍一种面向对象分类的遥感影像自动解译方法,通过东莞市TM影像实验,总结该方法的解译特点,并介绍其在地理国情普查中的应用。     

基于GF-2卫星数据的国情普查地表覆盖解译研究

以广东某地地理国情普查地表覆盖解译为例,阐述了利用eCognition(易康)软件对高分二号卫星遥感影像进行分类解译,并结合ArcGIS软件作对比分析,对地表覆盖解译的数据进行精度评定。结果表明,利用eCognition(易康)软件对地表覆盖解译的数据精度准、效率高,适合大规模的高分卫星数据的地表覆盖数据解译。     

基于解译知识库的地表覆盖自动解译研究及实现

高分辨率遥感影像具有丰富的空间结构信息和地理特征信息,因而被广泛地应用于地表覆盖信息提取工作中。针对高分辨率遥感影像解译中存在的目视解译效率低、自动解译分类精度有待提高、重复构建解译规则易造成劳动冗余等问题,本文提出了基于解译知识库的面向对象自动解译方法,并在此基础上开发了自动解译软件系统,通过解译知识的分类存储和用户的按需调用,实现影像解译的流程化、高效化。以四川省地理国情地表覆盖解译工作为例,表明应用该方法能够显著提高解译效率,解译结果具有一定的可靠性。     

一种基于二叉决策树的植被分类方法研究

植被覆盖是国家开展的地理国情普查工作的重要组成部分。文章以高分辨率遥感影像为基础,完成影像预处理工作后,获取影像的光谱特征、归一化植被指数与纹理特征,由三种特征共同组成待分类影像,通过人工交互为每种植被选取样本,利用二叉决策树方法创建植被的分类规则,从而完成自动分类。将分类结果与地理国情普查的地表覆盖成果相互验证,同时对比实验表明分类实验总分类精度与Kappa系数均高于最大似然法的分类精度与Kappa系数,证明获取的二叉树的有效性。后续可利用二叉树快速更新,更新结果作为地理国情更新参考数据。     

面向对象标准最邻近分类法在地理国情监测中的应用

地理国情监测项目范围大,遥感影像分辨率高,信息提取精度要求高,人工解译任务繁重,急需利用自动解译技术来提高效率。面向对象的标准最邻近分类法可针对地表覆盖信息实现数据的自动快速提取,相比于人工分类方法所提取的结果,该方法具有较高的精度,并且可大幅度提高地理国情监测地表覆盖信息提取的生产效率。