基于D-InSAR的煤矿区开采沉陷遥感监测技术分析

该文在综合分析国内外开采沉陷监测技术现状、合成孔径雷达干涉测量(InSAR)和差分干涉测量(D-In SAR)技术发展及其在地表沉陷监测中应用成果的基础上,分析了D-InSAR技术在煤矿开采沉陷变形监测中的特点与技术优势。指出:应用D-InSAR进行煤矿区开采沉陷监测的具体目标是矿区地表沉降演变过程分析、采区地表沉陷动态监测与分析和矿区DEM数据更新;亟须研究解决的关键技术问题有:源数据获取与选择、数据处理方法、地面配合措施、精度与可靠性评价、多源信息集成分析等。D-InSAR为煤矿区地表时空演变过程研究和开采沉陷实时动态监测提供了新的技术方法;作为"数字矿山"的重要内容,D-InSAR可以有效地指导矿区生产、整体规划与长远发展,并为矿区可持续发展服务。     

基于DEM的地形单元多样性指数及其算法

在阐述地形信息表达研究进展的基础上,提出基于DEM地形单元多样性指数的概念和算法。地形单元多样性指数综合了高程、坡度、坡位、坡向、汇流量和水域信息等要素。其算法集成地形位置指数和地形湿度指数算法,采用图层叠加分析,设定分类、分级指标,进行重分类组合,划分地形单元类型,利用窗口分析法计算地形单元多样性指数。以四川省为试验区,利用精度为100 m的DEM数据和水域分布数据进行模拟计算,地形单元划分为13种典型类型,统计窗口半径设为900 m,计算出的多样性指数值小于0.5的区域仅占总面积的11%,大于0.75的区域达57%,符合实验区地形特征,并对算法进行了可行性分析和验证。结果表明,该算法提取的地形单元多样性指数可以有效反映地表形态的多样性特征及其变化。该研究结果为进一步探讨基于DEM地表形态信息的概念体系,以及从微观到宏观的地形信息空间分析研究创造了条件。     

基于D—InSAR的煤矿区开采沉陷遥感监测技术分析

该文在综合分析国内外开采沉陷监测技术现状、合成孔径雷达干涉测量(InSAR)和差分干涉测量(D—InSAR)技术发展及其在地表沉陷监测中应用成果的基础上，分析了D—InSAR技术在煤矿开采沉陷变形监测中的特点与技术优势。指出：应用D—InSAR进行煤矿区开采沉陷监测的具体目标是矿区地表沉降演变过程分析、采区地表沉陷动态监测与分析和矿区DEM数据更新；亟须研究解决的关键技术问题有：源数据获取与选择、数据处理方法、地面配合措施、精度与可靠性评价、多源信息集成分析等。D—InSAR为煤矿区地表时空演变过程研究和开采沉陷实时动态监测提供了新的技术方法；作为“数字矿山”的重要内容，D—InSAR可以有效地指导矿区生产、整体规划与长远发展，并为矿区可持续发展服务。     

基于多源遥感的莺歌海滨岸环境特征分析

采用综合多源遥感方法提取地表信息,结合文献资料和实地调查数据探讨莺歌海滨岸带地面要素的分布特征及其相互关系.主要讨论了综合激光雷达(LiDAR)、极化合成孔径雷达(SAR)、光学和光谱遥感数据进行地表信息提取的适用方法,包括建立精细潮位线模型、近岸微地貌模型,并进行沙化土地、植被、湿地的提取与分类;分析了莺歌海滨岸区的海岸形态、土地退化、湿地与植被分布以及自然景观结构的特征.研究表明,综合遥感方法能有效地支持地表环境特征提取;研究区内滩涂和湿地资源利用不合理;存在较高的土地退化风险;湿地开发与盐场生产活动为人地关系的核心矛盾.最后提出了相关的综合治理建议.     

基于LiDAR数据的流域水系网络提取方法研究

LiDAR技术能够提供高分辨率DEM数据,可用于准确提取流域水系网络信息。研究中针对LiDAR系统提供的高精度DEM数据中存在的噪声,提出采用各向异性扩散滤波算法进行噪声平滑,与常用的DEM滤波算法比较,该方法既能有效去除噪声,同时又能保留高梯度的地形信息。在DEM噪声去除的基础上,采用基于局部地形曲面几何分析的Peuker&Douglas算法初步提取水系网络原型,进一步利用改进的基于坡面流物理模拟分析的加权D8算法提取水系网络,构建了基于LiDAR数据水系网络提取的技术流程。通过鹤壁市某小流域的LiDAR数据水系网络提取试验证明了该方法准确提取水系网络的有效性。     

辅以NDVI/DEM的面向对象木薯提取方法研究——以广西壮族自治区武鸣县为例

木薯作为重要的非粮能源作物,因其种植分散、与易混淆作物缺乏生长时相差,从而导致其种植分布信息难以正确获取,一直是困扰木薯乙醇资源正确评估的技术问题。该研究以广西壮族自治区武鸣县为研究区,应用高分辨率RapidEye影像数据,探讨利用面向对象分类方法合理提取木薯种植面积及其空间分布信息。研究表明,将归一化植被指数(NDVI)和数字高程数据(DEM)应用于遥感影像的多尺度分割,并结合基于隶属度函数和阈值的面向对象分类方法,提取木薯种植面积的精度达85%,分类精度(以Kappa系数表示)为0.9。相比最大似然监督分类方法和未辅以NDVI/DEM的面向对象分类方法,该方法的总精度分别提高了5%和12%,Kappa系数分别提高了0.2和0.3。因此,NDVI和DEM数据参与影像分割的面向对象的信息提取方法,可以有效地提高遥感图像分类的精度,并为提取种植分散、与相关植被时相差异小的作物的空间分布提供了有效的技术借鉴。     

基于DEM的平原区人工微地貌数字提取方法探讨

针对江汉平原区堤垸人工微地貌,综合局部地形分析、水流模拟分析以及GIS空间分析和地统计分析方法,利用SRTM DEM数据进行微地貌自动提取研究。根据人工微地貌特点,构建一种局部地形形态分析方法来对结构线位置进行标示,并提出一种流域合并的方法来进行微地貌结构线提取;进而综合上述两种方法的计算结果,提出平原区人工微地貌的组合提取方法。研究结果表明该方法可较好实现平原区垸堤人工微地貌结构线提取。     

侯马盆地冲积扇及其流域地貌发育规律

根据从DEM数据中提取的侯马盆地冲积扇及其流域的多项地貌指标,分析了各地貌指标的空间分布规律,并通过地貌指标的空间分布曲线与山前地形高程曲线形态的对比以及地貌指标相关性分析来揭示冲积扇及其流域地貌的发育规律。结果表明,在侯马盆地相对隆起部位的冲积扇及其流域的地貌指标与在盆地凹陷部位的冲积扇及其流域的地貌指标有较大差异;流域地貌指标的空间分布受到盆地边界断层构造活动性的影响;冲积扇的发育主要受到流域规模、山前构造活动以及盆地基准面等多种因素共同的影响;流域内岩性的差异不是造成研究区域内冲积扇地貌差异的主要因素。     

单流向法地形湿度指数尺度效应的不同地形区差异分析

利用DEM提取地形湿度指数(Topographic Wetness Index,TWI),以满足既定地理模型构建,需考虑不同地形区TWI提取的尺度效应。该文根据实际应用中的DEM分辨率尺度,生成1m、2.5m、5m、10m、20m、30m分辨率尺度的6景DEM;利用单流向算法提取研究区TWI;通过定性和定量方法分析了在不同DEM分辨率尺度中,居民地、梯田、湖泊和自然地形区4种地形区域中TWI值分布特征。结果表明:不同地形区TWI的尺度效应差异较大;随着DEM尺度增大,TWI值域逐渐缩小,变异程度逐渐增强,反映地表形态变化的能力逐渐减小;当DEM尺度大于5m时,TWI基本不能反映人工地形区域;自然地形区的TWI变化规律与研究区整体TWI变化规律相当,居民地与梯田的TWI变化规律大致相同,湖泊区域的TWI变化相对稳定。     

基于DEM的数字流域特征提取研究进展

数字高程模型(DEM)是地表形态高程属性的数字化表达,利用流域DEM数据构建数字水系模型并提取流域水文特征,是分布式水文过程模拟的重要基础。DEM中闭合洼地和平坦区域的处理、流向的确定以及DEM分辨率的大小都直接影响着流域水系特征提取的质量与效率。针对当前基于DEM提取河网与流域特征的诸多问题,阐述了DEM数据提取流域水系特征的原理,回顾了数字水系模型与流域特征提取方法,评述了洼地和平地的处理方法及水流方向的确定方法的研究进展,介绍了当前基于不同DEM数据类型的提取方法研究,探讨了DEM尺度和分辨率对提取流域特征的影响,总结了平缓区域数字水系和河网提取的研究进展。     

土地利用/覆盖变化空间变异特征与遥感影像空间分辨率的选取——以北京地区为例

遥感数据为土地利用/覆盖变化提供了海量数据来源,如何选择合适空间分辨率的遥感影像进行特定地区的土地利用/覆盖变化研究,成为土地利用/覆盖变化研究的一个重要内容。地统计学方法已经广泛应用与遥感图像处理以及土地覆盖分类研究中,但应用于土地利用/覆盖变化的研究还比较缺乏。北京地区为研究区,运用遥感和地统计分析方法对该区土地利用/覆盖变化的空间结构的变异特征和合理的遥感影像数据源的选取问题做了初步探讨。研究表明地统计学方法能够揭示土地利用/覆盖变化的空间变异特征,有助于选择有效的遥感影像数据进行不同地区的土地利用/覆盖变化分析。     

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。     

遥感图像纹理信息提取方法综述

纹理是遥感图像的重要特征，它提示了图像中辐射亮度值空间变化的重要信息。要利用图像空间信息提高分类精度，合理而有效地度量纹理至关重要。目前遥感图像纹理信息提取方法主要有：统计描述法、小波变换法、分维分形法和地统计学4类。分别就各种方法的优缺点、适用领域和应用情况进行了阐述，最后展望了遥感图像纹理信息提取方法的发展方向和研究热点。     

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.     

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。     

A fault scarp in an urban area identified by LiDAR survey: A Case study on the Itoigawa–Shizuoka Tectonic Line, central Japan

A light detection and ranging (LiDAR) survey was conducted in a densely built-up area to generate a high-resolution digital elevation model (DEM) to look for active faults. The urban district of Matsumoto City in central Japan is located in a 3-km² basin along the Itoigawa–Shizuoka Tectonic Line active fault system, one of Japanese onshore fault systems with the highest earthquake probability. A high-resolution DEM at a 0.5-m-grid interval was obtained after removing the effects of laser returns from buildings, clouds and vegetation. It revealed a continuous scarp, up to ~ 2 m in height. Borehole data and archaeological studies indicate the scarp was formed during the most recent faulting event associated with historical earthquakes. In addition, the fault scarp strongly supports that the urban district is in a pull-apart basin related to a fault step-over between two left-lateral strike-slip faults. Consequently, accurate interpretation of fault geometry is crucial to provide estimates of future surface deformation and to allow modeling of basin structure and strong ground motion. Thus, the LiDAR mapping survey in urban districts is effective for detailed active fault mapping in order to constrain basin structure and to forecast the exact location of surface rupturing associated with large earthquakes.     

基于纹理特征与LSSVM的青土湖地物提取

纹理特征作为一种非光谱信息能够增强地物之间的特征差异,这对于高分辨率遥感影像的地物提取有着重要意义。以青土湖为研究区,以Worldview-2影像为数据源,通过引入权重因子定义联合概率函数来确定最佳窗口尺度,利用灰度共生矩阵提取最佳窗口尺度下的纹理特征,将其与原始遥感影像合成,采用最小二乘支持向量机（LSSVM）进行地物提取,将提取结果与仅利用光谱信息的支持向量机（SVM）提取结果、辅以纹理特征的SVM提取结果对比分析。结果表明：此方法可以更加快速准确地提取青土湖地物,精度高达85.86%,优于仅利用光谱信息的SVM的65.13%,辅以纹理特征的SVM的73.45%,可为地物破碎的干旱区高分辨率遥感影像地物提取提供有益借鉴。     

夷平面的三维显示与定量分析方法初探

夷平面是当代地貌学研究的一个重要课题之一,对于重建一个地区的地貌演化的历史具有重要的意义,中利用遥感与地理信息系统建立了位兰州以南、青藏高原东北部边缘的美武高 程工与陆地卫星影像结合起来集成分析,论述了美武高原三维地貌影像图的信息特点,提取了若干区段的地形剖面,进而在分析了高原夷平面地貌参数体系的基础上运用遥感图像监督分类技术自动提出高原夷平面的具体分布区域,揭示了此项对于夷平面分析的巨大潜力。     

遥感影像纹理分析方法研究

影像纹理是遥感影像中的重要信息,原始的光谱信息加上纹理信息可以提高影像的精确性。作为提高影像分类精度的重要方法——纹理分析,合理有效地使用纹理分析方法至关重要。不同的纹理分析方法,不同程度的提高影像分类的精度。目前对影像进行纹理分析的方法主要有：统计方法、结构方法和谱方法3类。分别就3种方法的研究进展、应用情况进行了阐述,最后对影像纹理分析方法3种模式对比研究。     

断裂构造的遥感研究方法综述

断裂构造是一种基本的构造型式。断裂构造遥感研究是高新探测技术与地球科学的有机结合 ,是断裂构造常规研究方法的有益补充和向纵深拓展的必然趋势。该文从总体思路、具体内容、操作方法等各个不同角度系统地论述了断裂构造遥感研究的现状和发展趋势 ,并在断裂构造信息提取、光谱特征分析、空间结构分析 (包括分形分析 )等方面提出了一些观点。