基于GIS的遥感影像土地利用/土地覆盖信息提取研究——以滇西北香格里拉县为例

在GIS辅助下，基于ETM＋遥感卫星数据，采用分辨率融合提取地物和基于NDVI计算的分区、分层分类以及结合有关地理数据（如DEM、坡度等）基于知识分类方法相结合，通过多步骤信息提取来完成实验区进行土地利用／土地覆盖分类研究，并对分类结果进行精度检验。研究结果表明：该方法不仅消除了单一步骤分类时多类间的相互影响，而且将遥感影像数据与地利信息系统数据有机的结合起来，具有技术操作简单，分类结果理想的特点；对城镇用地、机场用地、水库、湖泊及河流的分类识别精度可达100％，基于知识规则对农村居民地和耕地的提取精度达70％以上，较单一的信息提取方法精度有很大提高。     

基于C5.0决策树分类算法的ETM+影像信息提取

利用C5.0决策树算法对ETM 影像进行信息提取,通过与其他分类方法提取结果的对比,得出C5.0决策树分类算法精度较高。大气校正与数据融合可明显提高分类精度,利用经过NDVI、NDBI、缨帽变换处理后的影像组合数据进行信息提取可进一步提高分类精度。研究发现,C5.0决策树算法用未处理的资料生成决策树的效果较差,而经大气校正和数据融合后计算出NDVI、NDBI及缨帽变换的前3个分量的组合数据生成的决策树深度最小,并且分类精度最高。     

分层信息提取法在县域土地 利用/覆被遥感中的应用

高精度地获取县(或县级市)域土地利用/覆被的定性、定量信息对于维护生态环境和保障我国农村经济的可持续发展具有重要意义。针对2003年冬季所获得的江苏省新沂市的TM图像特点,选择分层信息提取法提取土地利用/覆被信息。首先对图像进行基于最大似然法的监督分类,观察分类结果,提取误分、错分比例最小的未利用地类型,然后采用光谱分析法提取出水体范围、监督分类和目视解译相结合法提取出城镇建设用地和农村居民点、归一化植被指数提取出林地,最后提取出耕地。信息提取结果与同期土地利用图相比较,整个新沂市域范围内土地利用/覆被类型分类的面积精度达到96.17%,空间精度达到88.38%,表明这种方法提取遥感图像土地利用/覆被信息是可行的。     

澜沧江流域山区土地覆盖多级遥感分类方法研究

遥感监测土地覆盖是对流域综合开发所引起的有关土地利用状况改变的有效监督控制手段,土地覆盖分类专题信息提取是遥感监测研究的重要内容之一。针对澜沧江流域遥感监测项目,探讨基于地物光谱响应曲线分析提取山区士地覆盖的多级遥感分类方法应用研究。结果表明,基于具体研究区域的典型地物样点光谱响应曲线分析,在多波段间组织设计有关提取具体研究区域土地覆盖类间可分离性明显的算法,分离并提取特定研究区域土地覆盖主要类型,然后再通过结合多级遥感分类方法的应用,可较之单一依靠自动模式识别方法或单一利用目视解译方法获得诸多优越之处和更符合实际的分类效果,是种适合于山区土地覆盖监测的有效、可行而又相对操作简单的方法。     

基于纹理和地形辅助的山区土地利用信息提取研究

山区地物类型复杂多样,传统计算机分类难以有效克服"同物异谱"或"同谱异物"等现象,分类后"椒盐现象"严重。该文以川西南攀枝花市的部分山区为实验区,使用IKONOS高分辨率遥感影像,采用面向对象分类方法,在ERDAS9.2、ENVI4.8和eCognition8.0等软件平台支持下,以多尺度分割后的对象为单元,辅以纹理特征、形状因子、地形因子等特征参与分类过程,实现了对实验区土地利用信息的提取。研究表明,基于纹理和地形辅助的面向对象分类方法能对山区土地利用信息进行快速、准确地提取,并在分类精度和分类准确性方面均较传统监督分类方法有较大提升:分类总体精度达到90.57%,较传统监督分类提高17.75%;Kappa系数达到0.8892,较传统分类提高了0.1875;各类型土地的分类面积准确率都在90%以上,与实地调研地类面积更为接近。     

多尺度空间分层聚类算法在土地利用与土地覆被研究中的应用

利用遥感数据,综合最大似然法监督分类、多尺度空间分层聚类的部分监督分类方法和主成分方法,分析黄河上游龙羊峡水库库区1987～1999年间土地利用土地覆盖变化.提取专题信息,不同要素采用不同方法;具体分类中,土地利用类型的一级类型耕地、水体及未利用土地类型采用主成分分析和最大似然法监督分类方法;对一级类型草地采用多尺度分层聚类算法的部分监督分类方法.结果表明,草地信息利用SSHC方法提取结果较好,与Bayes分类方法相比,精度提高4.2%,SSHC所获结果数据Kappa系数为0.84,Bayes所获结果数据Kap-pa系数为0.78.对某专题要素分类,此方法结果较优.     

基于遥感的策勒绿洲土地利用／土地覆盖变化信息提取方法的研究

利用遥感技术对区域性土地利用／土地覆盖类型进行动态监测，定量提取变化信息目前是资源环境科学重要研究领域之一，但是已有的变化信息提取方法存在种种缺陷。基于这些问题，选择策勒绿洲为重点研究靶区，利用两个时相同一季相的TM和XI－SPOT图像数据，先对两个图像分别进行了图像预处理，选取控制点精确配准，然后采用主成份分析和光谱特征变异相结合的方法来提取1990－1998年间的土地利用／土地覆盖变化信息。与以往方法相比，该方法不仅可以直接获得土地利用／土地覆盖变化信息的类型与数量，实现过程简单、清楚，可操作性强；亦可有效避免以往方法中存在较多的一些问题。     

基于Landsat 8 OLI数据与面向对象分类的昆嵛山地区土地覆盖信息提取

利用2015年Landsat 8 OLI遥感影像和DEM作为分类数据源,结合野外调查数据,采用面向对象的分类方法对昆嵛山地区土地覆盖信息进行提取,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究表明：面向对象分类方法提取的各地类连续且边界清晰,分类效果与实际情况基本吻合。昆嵛山地区占主导地位的土地覆盖类型是针叶林,面积为1 546.81 km²。研究区土地覆盖分类的总体精度和Kappa系数分别为91.5%和0.88,其中针叶林、草地、水体和建设用地的生产者精度均达到87%以上。相对于监督分类方法,本研究提出的土地覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高14.7%和0.17。基于面向对象的中分辨率遥感影像,能够获取较高精度的土地覆盖信息,为大范围土地覆盖分类研究提供方法参考。     

1990—2005年疏勒河流域土地利用/覆盖变化分析

选择疏勒河流域为研究区域,利用1990年TM、2000年ETM和2005年TM影像为信息源,应用地理信息系统和遥感技术,提取三期疏勒河流域土地利用信息,并对土地利用动态进行了分析。结果表明,近15 a来,疏勒河流域土地利用变化缓慢,土地利用格局没有发生显著变化;不同土地利用类型中,耕地面积和建设用地增加较多;林地、草地面积减少;水域在1990—2000年间减少,2000—2005年间增加;未利用地在1990—2000年之间增加,2000—2005年之间减少。     

基于3S技术的金沙江干热河谷区LUCC研究——以云南省元谋县为例

以云南省元谋县为例,集成3S技术,对多期Landsat-TM数据进行土地利用/土地覆被信息提取及建立数据库,采用单一土地利用/土地覆被动态度和综合土地利用/土地覆被动态度指标,分析金沙江干热河谷区土地利用/土地覆被结构变化规律,提出基于生态环境建设的金沙江干热河谷区土地利用优化对策。并结合DEM数据分析分析金沙江干热河谷区土地利用/土地覆被垂直分异及其变化规律,结果表明：1.草地和林地是土地利用/土地覆被的主体,但林地以疏林地为主,草地以低、中覆盖度草地为主,具有相当大的敏感性和脆弱性;2.土地利用较为粗放,如水浇地占耕地、人工草地占草地及城乡建设用地占总用地面积的比例等相对较低;3.土地利用/土地覆被结构发生了较快的变化,耕地、草地、水域、未利用土地面积有所减少,而林地、城乡建设用地面积增长较快;4.低山区和中低山区为以林草地为主、耕地亦有一定比例的类农林牧交错带,是干热河谷区生态环境最脆弱的地带。     

遥感影像居民地信息自动提取方法研究进展

快速掌握居民地的时空分布和变化特征对于区域可持续发展具有重要意义。遥感技术的发展，为居民地的快速提取提供了新的途径。传统的人工目视解译费时费力，基于遥感影像的居民地信息自动提取势在必行。主要探讨了居民地信息自动提取的5种方法，即基于统计的分类法、谱间结构阀值法、归一化指数法、纹理分析法、地学专家知识分类法，讨论了各种方法的优缺点，总结了目前的研究进展。最后提出了居民地信息自动提取方法的发展趋势．认为多种分类方法相结合，建立居民地信息提取的专家系统将是今后研究的重点。     

Deriving drainage networks and catchment boundaries: a new methodology combining digital elevation data and environmental characteristics

Digital data on the position and characteristics of river networks and catchments are important for the analysis of pressures and impacts on water resources. GIS tools allow for the combined analysis of digital elevation data and environmental parameters in order to derive this kind of information. This article presents a new approach making use of medium-resolution digital elevation data (250-m grid cell size) and information on climate, vegetation cover, terrain morphology, soils and lithology to derive river networks and catchments over extended areas.In general, methods to extract channel networks at small scale use a constant threshold for the critical contributing area, independent of widely varying landscape conditions. As a consequence, the resulting drainage network does not reflect the natural variability in drainage density. To overcome this limitation, a classification of the landscape is proposed. The various data available are analysed in an integrated approach in order to characterise the terrain with respect to its ability to develop lower or higher drainage densities, resulting in five landscape types. For each landscape type, the slope–area relationship is then derived and the critical contributing area is determined. In the subsequent channel extraction, a dedicated critical contributing area threshold is used for each landscape type.The described methodology has been developed and tested for the territory of Italy. Results have been validated comparing the derived data with river and catchment data sets from other sources and at varying scales. Good agreement both in terms of river superimposition and drainage density could be demonstrated.     

基于遥感数据的元江县植被/土地利用类型研究

元江县山区面积占全县总面积的96．8％，垂直高差达2253m，地形复杂，植被类型存在明显的垂直分布。只用一个解译体系来解译这一有较大差异地区的影像是有困难的。因此本研究为提高影像解译的准确性，在对2002年2月9日覆盖元江全景的TM卫星影像进行数据校正、影像融合、影像分层、计算机自动监督分类的基础上，利用全球卫星定位系统(GPS)，结合野外踏察及地形图、土地利用相关信息对机读结果进行目视检验和GIS分析校正，最终划分出18类植被类型、9类土地利用类型。判读结果经检验，土地利用的判读精度为84．2％，植被类型的判读精度为80．6％。     

利用GIS技术实现山洪易泛区地貌学判识的实践探讨--以云南省为例

由于受山区特殊的地貌特征控制，山洪的空间分布广泛而又相对分散，具有发灾突然、空间尺度小、分布数量多、成灾迅速等特点，要在空间上正确表达区域性的山洪泛滥可能的影响范围有相当大的难度。以云南省为例，探讨了以地貌学法为出发点，借助GIS工具提取山洪易泛区范围信息的可行性。山洪易泛范围的判识方法可为区域规划和建设规划人员和工程人员提供有价值的工具。     

基于GIS的县域耕地定级方法实证研究

以云南省晋宁县为例,在耕地分等成果的基础上,借助GIS及统计软件,选取社会经济因素和区位因素作为定级因素,在进行因子的权重确定及量化后,采用修正法对耕地进行定级研究。结果表明：（1）研究区的耕地可划分为5个级别,并且晋宁县耕地级别分布以中心城镇为中心,逐级递减,呈圈层式分布;（2）耕地级别明显受交通条件及利用效益的影响;（3）在未来一定时期内一、三、四、五级耕地质量会相对稳定,二级耕地的质量随着区域发展会有较大的提高,个别区域甚至会上升至一级地,高级别土地面积将有所扩大,低级别土地面积将有所减少。实例证明,该县域内耕地定级方法是高效合理的,可为县域内已有分等成果的区域提供参考。     

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。     

黄河三角洲农作物种植分区的遥感研究

本文选取了一年中三个不同时相的TM影像,分别求出了三幅影像的NDVI分布图,将其合成为一幅影像图。由于不同区域种植的作物在三个时相中的NDVI变化是不同的,因此在NDVI合成图上会呈现不同的颜色区域。通过对不同颜色区域进行采样分析,可以确定桃红色区域为冬小麦、玉米(大豆)轮作区,蓝紫色区域为棉花、春玉米、杂粮种植区,亮蓝区域为水稻种植区,亮绿色区域为林地、草地。最后,根据不同颜色区域的NDVI变化特征用非监督分类和监督分类相结合的方法对影像进行了分类提取。这样便可对黄河三角洲农作物的种植情况进行宏观的了解,为农作物种植合理布局及农业可持续发展提供依据。     

遥感专题制图背景参数的应用分析*

该文重点论述了图像识别中背景参数的应用,包括图像信息的地学、生态特性与其制图对象、尺度的分析拟定;地物识别分类最佳时相图像的物候历的研究;专题制图图像波段优化组合分析以及地物识别的目标背景因素的辅助应用.该类背景参数与区域参数的应用研究一样,对空间图像数字专题制图的精度的根本改进与提高,具有重要的作用.     

津渤地区陆地卫星影象数字处理的环境背景效果分析

陆地卫星数字数据经计算机图象增强和分类处理,可获得多种增强影象和土地复盖分类图等。本文探讨了对上述各种计算机彩色图象的分析方法及其在环境背景研究中的作用和效果。