KOMPSAT-3卫星数据处理技术试验及土地业务初步应用评价

根据土地资源调查与土地利用动态遥感监测应用领域的特点,结合行业标准和技术规范,对KOMPSAT-3卫星数据进行原始影像质量评价,并对正射影像图制作和土地业务应用的关键环节进行试验研究,形成了KOMPSAT-3影像数据处理的技术方法,最后对KOMPSAT-3卫星数据土地业务中的初步应用进行了评价。试验结果表明,KOMPSAT-3卫星数据处理技术简单、高效,数据质量良好,地类识别性较强,能够满足土地领域的精度要求。     

ASTER和TM/ETM+遥感数据融合监测土地覆盖变化

在人们纷纷选择IKONOS、QUICKBIRD、SPOT-5等高分辨率影像监测土地利用/覆盖变化之际,以北京海淀区为例,尝试采用Brovey变换和主成分分析(PCA)法融合ASTER、TM/ETM+中等分辨率影像,充分利用ASTER、TM/ETM+数据的多光谱和较高空间分辨率特性,挖掘其在土地覆盖变化监测中的潜力,为大规模监测土地利用/覆盖变化提供科学参考。研究将2003年ASTER多光谱3N、2、1波段与1999年ETM+PAN波段进行Brovey变换;1992年TM543与1999年ETM+PAN波段进行PCA融合,快速发现土地覆盖变化信息。经验证,变化发现精度达92.50%,符合项目精度要求。试验表明:在缺乏高分辨率影像的地区,选择价格相对便宜的AS-TER和TM/ETM+数据,采用Brovey变换和主成分分析(PCA)法进行融合,可有效监测土地覆盖变化,节约动态监测成本,二者具有很大的应用价值,值得推广。     

基于多源遥感数据融合的土地利用/土地覆盖变化

针对主要数据源ETM ，TM及部分SPOT，设计两种融合方法，试验快速可靠的变化信息提取的融合方法。一是利用2000年TM8高分辨率影像与1998年B543合成影像的PCA法，融合影像中变化图斑呈特征的黄色图斑；二是利用2000年TM8波段与同一时相的B32合成影像的Brovey变换法，该方法提高了土地利用／土地覆盖类型的分辨力，试验结果比较理想。     

基于多源遥感数据融合的土地利用/土地覆盖变化信息提取试验

针对主要数据源ETM + ,TM及部分SPOT ,设计两种融合方法 ,试验快速可靠的变化信息提取的融合方法。一是利用 2 0 0 0年TM8高分辨率影像与 1998年B5 43合成影像的PCA法 ,融合影像中变化图斑呈特征的黄色图斑 ;二是利用 2 0 0 0年TM8波段与同一时相的B43 2合成影像的Brovey变换法 ,该方法提高了土地利用 /土地覆盖类型的分辨力 ,试验结果比较理想     

基于多时像TM/ETM+影像的兖州市土地利用/覆盖变化

本文利用多时相Landsat TM/ETM+影像分析了兖州市1998年和2002年的土地利用/覆盖变化。综合考虑波段间相关系数和OIF指数,选择最佳波段组合进行图像解译,并在此基础上运用最大似然分类器(MLC)和支持向量机(SVM)的分类方法对遥感影像进行分类。进而利用SVM分类结果进行土地利用遥感动态监测,获取兖州市土地利用/覆盖变化信息,并与社会经济统计资料的统计结果进行比较。最后提取TM/ETM+影像的RDVI,基于线性混合像元分解模型分析了植被覆盖的变化。结果表明,基于多时相TM/ETM+影像分析的土地利用/覆盖变化与实际统计数据较吻合,适合动态监测土地利用变化,且精度较高。     

论TM图像与GIS数据综合的土地利用动态监测

利用TM,SPOT卫星遥感图像以及相应卫星影像图,综合土地利用专题图等GIS非遥感数据,针对宁波土地利用动态监测的实际需要,进行有关遥感信息专题提取和应用的实证研究.     

光谱与纹理信息复合的土地利用/覆盖变化动态监测研究

及时、准确地动态监测地球表面特性对于掌握人类和自然现象之间的关系和相互作用是非常重要的,并为决策的制定奠定基础。传统卫星遥感的土地利用/覆盖变化动态监测方法基本上可分为光谱直接比较法和分类比较法两大类,但两类方法多以光谱信息为基础来提取土地利用变化信息,而忽略纹理等空间信息。本研究中,基于变化向量分析方法,将光谱与纹理两种信息复合计算变化强度,并采用支持向量机法提取变化/非变化信息,通过监督分类确定变化区域内的土地利用/覆盖类型的转移方向,完成土地利用/覆盖动态监测。最后,利用两期TM数据,对海淀区1997—2004年进行土地利用/覆盖变化动态监测,以验证该方法。该方法较分类后比较法在一定程度上减少误差积累,降低了错误类型转化,提取的变化信息总精度达到93.1%,Kappa为0.862,比利用光谱信息双窗口变步长的变化向量分析方法提取出土地利用/覆盖变化信息的精度有一定的提高(总体精度为90.2%,Kappa为0.804)。纹理信息与光谱信息复合,能够更大拉开变化/非变化信息之间的距离,有利于动态变化信息的提取,是该方法能够有效提取变化信息的关键所在。     

基于遥感技术的土地利用／土地覆盖信息提取——以四川省眉山市青神县为例

以四川省眉山市青神县作为研究区,利用TM1、2、3波段组合的遥感影像数据,采用Erdas、ArcGIS、ArcView等遥感及地理信息系统软件,对2007年的土地利用／土地覆盖现状进行分析,通过图像预处理及目视解译,获取了研究区的土地利用类型及其分布特征。     

海南岛土地利用的遥感调查与机助制图

海南岛土地利用调查制图在微机空间信息系统支持下,利用经几何校正的TM卫星遥感磁带数据直接转换成数字化地图。本文介绍了这次调查制图的方法,论述了海南岛土地利用现状分类以及各类土地利用的TM影像特征和有关解译标志,进行了面积统计和精度检验,并研究了各土地利用类型的特征。     

RS和GIS技术在土地利用动态监测中的应用

论述卫星遥感影像的特点和用途,并以SPOT 5影像为例,探讨如何获取和利用不同时相的卫星遥感影像,通过内业判读,结合外业核查获得土地利用变化信息,进行土地的动态监测.介绍如何通过采取人机交互的方式进行判读、图斑采集、编制图斑统计表和制作影像挂图,论述遥感与GIS数据技术在土地利用动态监测中的综合应用.     

大比例尺卫片在土地利用动态变化监测中的应用——以黑龙江省阿城监测区为例

以黑龙江省阿城市为监测试验区,采用1:5万的TM假彩色合成图像,对该市土地利用现状进行解译调查,并与历史资料比较,对该市土地利用动态变化情况进行监测,同时对这种方法的可行性和该市地类变化情况以及监测结果进行了分析。     

塔里木盆地南缘绿洲荒漠化动态变化遥感研究——以策勒县为例

根据遥感调查结果，论述塔里木南部地区策勒县荒漠化动态变化的特征及分布规律。在揭示规律之前，利用地面控制点对1977年，1990年，1998年三个不同时期的多源卫星遥感数据（MSS，HRV，TM）进行精确配准，并对多源卫星遥感图像数据复合进行了研究。在野外调研的基础上应用PCI软件进行图像数据处理，编制了策勒地区不同年代的土地分类及土地类型动态变化图；通过不同时期遥感图像中荒漠化环境要素的对比分析，研究了策勒县周围地区近21年的荒漠化动态变化规律，从自然和人文因素两个方面分析探讨了荒漠化发展的趋势。     

面向线性光谱混合分解的邻域像元集螺线型构建方法

高时间分辨率遥感影像在地表景观破碎区域易形成混合像元,难以发挥其高时间维度优势。现有方式多是基于线性光谱混合模型,借助邻域像元所构成的像元集合组成线性方程组,求出组分光谱值的最小二乘解,提高其空间分辨率。然而,现有方法依赖窗口形式来构建邻域像元集合,在某些区域易造成方程组无解的欠定问题。本文在分析其问题原因的基础上,引入阿基米德螺线代替传统的矩形窗口,对邻域各像元依次遍历,构建空间邻近、组分相近的邻域像元集合来解决该问题。在GlobeLand 30数据上的试验表明,螺线型构建方法对5种混合尺度上多种类型地物均具有稳定的精度,与传统窗口构建方法相比,可从构建邻域像元集合方面将总体理论精度提高2%,分解结果精度提高近1个数量级。     

土地利用遥感研究评价──以江苏省射阳县中部三个乡为例

本文提出了一种反映TM资料的亮度、绿度、湿度等信息特征,有利于区分不同土地利用类型 的亮度指数BI、植被指数VI及TM5数据组合的数字处理新方案,介绍了利用该方案处理数据及图 像,进行计算机自动分类及目视解译,编制1:5万土地利用现状图的方法。在对江苏省射阳县中部 三个乡的研究结果进行对比分析后,本文对计算机自动分类和目视解译方法在1:5万土地利用现状 图编制过程中的实际效果作出了综合评价。     

Comparative evaluation of Indian remote sensing satellite and landsat thematic mapper data for geological and geomorphological applications

In order to evaluate the potentials of IRS‐1A Linear Imaging Self‐scanning Sensor (LISS‐I) data for geological and geomorphological applications and also to compare the IRS‐1A LISS‐I data with Landsat Thematic Mapper (TM) data, a study has been attempted for parts of Uttar Pradesh and Madhya Pradesh in Northern India. The first four spectral bands of Landsat TM sensor data which are similar and close to IRS‐1A LISS‐I senor have been utilised for the comparative evaluation. Various techniques employed for both the data set to derive the required geology and geomorphology related information include (i) band combination (ii) spectral response analysis (iii) principal component analysis (iv) supervised classification techniques and (v) visual observation of various outputs generated by the above methods. The Optimum Index Factor (OIF) method adopted for selecting suitable band combinations showed similar OIF rankings for IRS‐1A LISS‐I data and Landsat TM data. It has been visually observed that the band combination 1, 3 & 4 offers relatively better feature display. The spectral responses derived for various major geologic rock units such as Deccan Trap, Vindhyan Formation, Bundelkhand Granite and for a few landcovers such as surface water bodies and black soil show striking similarity in pattern for both LISS‐I and TM. The Principal Component (PC) analysis of both data sets suggested that the total scene brightness tends to dominate in the first PC. The percentage information contributed by PCs 1&2 as also by PCs 1,2 & 3 in both the LISS‐I and TM are comparable. It was observed from the classified image generated by performing supervised classification with a maximum likelihood algorithm that major geomorphic landforms were clearly distinguishable. Thus the qualitative and quantitative evaluation of both IRS‐1A LISS‐I and Landsat TM data showed that significant similarities exist between them. The study also revealed that IRS‐1A LISS‐I data can be effectively used for deriving geology and geomorphology related details.     

基于知识的土地利用动态监测信息管理系统的实现

合理进行土地开发和利用是实现可持续发展的保障，利用卫星遥感与GIS快速、准确、及时的特点进行土地利用现状动脉监测，构建土地利用动态监测信息管理系统，可为各级政府部门的宏观决策提供科学的依据和技术的支持。在GIS中嵌入智能化思想，能增强GIS的辅助决策作用。文章探讨了基于知识的土地利用动态监测信息管理系统的总体框架、系统功能和实现方法。     

Evaluation of Landsat TM data for forest cover type and landuse classification in subtropical forests of Kumaon Himalaya (U.P.)

LANDSAT-TM has been evaluated for forest cover type and landuse classification in subtropical forests of Kumaon Himalaya (U.P.) Comparative evaluation of false colour composite generated by using various band combinations has been made. Digital image processing of Landsat-TM data on VIPS-32 RRSSC computer system has been carried out to stratify vegetation types. Conventional band combination in false colour composite is Bands 2, 3 and 4 in Red/Green/Blue sequence of Landsat TM for landuse classification. The present study however suggests that false colour combination using Landsat TM bands viz., 4, 5 and 3 in Red/Green/Blue sequence is the most suitable for visual interpretation of various forest cover types and landuse classes. It is felt that to extract full information from increased spatial and spectral resolution of Landsat TM, it is necessary to process the data digitally to classify land cover features like vegetation. Supervised classification using maximum likelihood algorithm has been attemped to stratify the forest vegetation. Only four bands are sufficient enough to classify vegetaton types. These bands are 2,3,4 and 5. The classification results were smoothed digitaly to increase the readiability of the map. Finally, the classification carred out using digital technique were evaluated using systematic sampling design. It is observed that forest cover type mapping can be achieved upto 80% overall mapping accuracy. Monospecies stand Chirpine can be mapped in two density classes viz., dense pine (<40%) with more than 90% accuracy. Poor accuracy (66%) was observed while mapping pine medium dense areas. The digital smoothening reduced the overall mapping accuracy. Conclusively, Landsat-TM can be used as operatonal sensor for forest cover type mapping even in complex landuse-terrain of Kumaon Himalaya (U.P.)     

eCognition在土地动态监测中的应用

基于eCognition的多尺度影像分割与识别技术,进行了土地变化监测研究。首先选取同一区域不同时相的两幅影像,通过实验确定适宜变化监测的尺度参数、形状参数和紧致度参数,然后进行影像分割,最后进行各类地物信息提取,探测不同时相同一地物的不同形态,进而发现地类图斑变化。实验表明,基于eCognition,可以分析出地类图斑的细致变化,完成土地动态监测。通过对比实测数据,基于eCognition的地类图斑点识别精度合格率在90%以上,不失为一种高精度土地动态监测新方法,同时也为土地变化信息监测提供了一种经济、科学的技术方案。     

基于不同空间信息源的地物光谱反射率模拟图像分析

本文利用ERDAS Imaging软件中的Modeler模块,开发了地物光谱反射率图像的模拟技术。以野外实测地物光谱反射率数据为依据,用土地利用类型图和高分辨率遥感影像图作为地物空间分布的信息源,以陆地资源卫星TM1-4波段为例,模拟了4个波段的地物光谱反射率图像,合成了真彩色和标准假彩色图像。对基于不同空间信息源的地物光谱反射率模拟图像进行了对比分析,指出了进一步研究的方向。