基于高分辨率遥感影像的林地变化检测方法研究

本文采用2013年QuickBird和2017年GF-1卫星遥感影像,以黑龙江省五常市为研究区,利用遥感影像的光谱特征提取纯净森林像元,构建整合森林指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ)对影像的森林和非森林区域进行区分,叠加对比分析两期影像提取结果,得到研究区内林地的变化区域.再将自动提取结果与人工判读图斑进行精度验证,面积误差为4.2％,图斑重叠率为85％.从精度结果可知,高分辨遥感影像可以准确地监测林地变化,对研究环境变化和森林经营管理具有决策性作用.     

图形(图像)面积的实时监测研究与分析

本文讨论采用自动化测量仪器全站仪自动、实时监测图形 (图像 )上的图斑面积 ,通过对点位、线长和面积的比较和精度分析 ,可以评定遥感图像 (地图 )上的图斑面积精度     

基于GF-1卫星数据的新增建设用地监测试验与分析

选择内蒙古包头市石拐区和江苏省徐州市贾汪区分别作为典型山地、平原试验区,开展了GF-1卫星数据的新增建设用地监测能力试验与分析。试验结果表明,基于GF-1卫星数据的新增建设用地监测图斑属性精度,新增建设用地占用耕地、非耕农用地图斑面积精度,以及最小可监测图斑面积,满足土地利用动态遥感监测业务相关规范要求。     

利用动态遥感技术监测太原市土地变更情况

应用动态遥感技术对太原市土地利用动态变化信息进行了监测研究,通过对单一遥感数据、多源遥感数据组合、多源遥感数据融合等监测精度的分析,实现了在不同环境下利用不同遥感数据源完成土地利用动态变化监测、核查变更调查的目的;实现了遥感监测与详查变更调查数据的衔接; 确立了遥感数据在动态变化监测与调查中的可用性,监测变化图斑与详查图斑的可比性     

基于遥感影像的农村土地调查数据采集精度分析方法

为了客观评价基于正射遥感影像的农村土地调查数据采集的精度,介绍用双观测对法进行点、线、面的精度分析。实例验证表明,界址点图上定位的点位中误差约为0.7个像元,图斑图上定位的面积平均相对中误差为1.5%左右。     

利用高斯投影地图反算图斑椭球面积的误差

对于调查中计算图斑的椭球面积误差,普遍认为边长是造成最终面积误差的主要因素,本文指出了存在问题。使用不同节点分配的图斑数据,本文对国土调查面积公式的计算误差进行了分析,提出了图斑节点对称性是影响面积公式误差主要因素的观点,通过几何推证和实例说明了该结论的正确性。根据图斑节点对称性,提出了面积误差影响因子概念,给出了对图斑进行误差预判和按规定精度控制面积误差的方法,该方法对图斑具有通用性。通过编程验证了该方法的可操作性和实用性。     

基于Quick Bird影像最小识别图斑面积精度的探讨

根据1∶500航测数据和全国二次土地调查中使用的Quick Bird遥感数据的比对分析,以相对面积精度作为研究评价指标,通过获取遥感影像的最小识别图斑的面积进行精度分析,得到理论上的最小识别图斑的面积阈值。     

高分辨率卫星遥感影像在土地利用变更调查中的应用

对采用高分辨率卫星遥感影像数据进行土地利用变更调查的技术方法和工作流程作了简要介绍,以武汉市为例,采用Spot52.5m分辨率遥感影像,对利用1∶1万土地利用现状图和GPS实地测量控制点进行影像纠正的精度进行了分析,采用QuickBird0.61m分辨率遥感影像和GPS实地测量的方法,对Spot5遥感影像判读的图斑面积进行了比较,采用实地调查的方法对利用Spot5影像进行图斑判读的精度进行了分析。     

顾及几何拓扑的遥感监测质量检查算法及平台

在土地利用动态遥感监测中,需要对提取的遥感监测成果进行质量检查,而人工检查存在错误率高、效率低下等问题,商业软件检查也存在细小差异性问题漏检问题。基于欧拉数的集合操作算子方法检查目标图斑的覆盖重合情况,结合图斑面积与交叉镶嵌块的几何拓扑关系,能够快速检查所有图斑属性错误问题,较好地解决了与多个镶嵌块相交的图斑时相属性赋值问题。基于以上算法,开发了一套遥感监测产品质量检查软件,能够快速准确地发现并定位遥感监测产品的质量问题。     

SPOT-5遥感数据在土地利用更新调查中的几何精度分析

新一轮土地利用现状更新调查即将开始,SPOT-5遥感数据易获取、价格适宜,但是对其几何精度能否满足1∶1万土地利用现状调查要求存在争议。本文从遥感混合像元成像原理及随机误差的概率分布规律等方面定量分析了SPOT-5遥感数据的误差大小。研究结果表明:应用SPOT-5遥感数据可解译识别宽度≥0.75m的线状地物,面积≥0.0225ha(公顷)的面状地物,面积≥0.75ha的图斑解译量算面积误差<5%,其几何精度能满足1∶1万土地利用现状调查要求。     

无/缺水下地形数据的高原堰塞湖水量遥感估算

水量遥感动态监测对于高原堰塞湖风险评估、预报预警和处置决策等具有重要意义。针对高原无资料或缺资料区,充分利用空天遥感技术,文章提出了一种无/缺水下地形数据的高原堰塞湖水量遥感定量估算方法。该方法首先通过遥感水域面积提取,获取堰塞湖淹没空间范围;进而采用不规则复杂多边形中线定位算法,确定堰塞湖中心线位置;然后基于河道中心特定点高程信息,结合局部河道比降估算,生成堰塞湖水下地形河道中线约束因子;再根据河道边坡高程信息和水下地形约束因子自适应拟合出局部堰塞河道的水下未知地形;最后通过三维曲面离散积分实现堰塞湖水量遥感动态定量估算。实验以东帕米尔高原的萨雷兹堰塞湖为研究区,展开遥感水量调查与局部验证研究,结果表明:萨雷兹堰塞湖当前水域面积约为89.09 km²,水量约为162.49亿m³;这一结果与专家预估的水资源量155—165亿m³基本吻合。经局部模拟实验精度对比验证,模拟结果与实际数据动态误差总体控制在10%以内,相关系数达到0.95(P<0.01,双尾),进一步证明了算法的鲁棒性和估算结果的可信度。为无/缺水下地形数据的高原堰塞湖水量遥感估算提供了一种有效的方法,实现了水下地形未知的高原堰塞湖水量遥感快速反演与定量测算。     

植被物候遥感监测研究进展

植被物候是研究植被与气候、环境变化间关系的重要参量。本文针对目前常用的阈值法、拟合法和延迟滑动平均法等植被物候遥感监测方法进行比较分析;介绍了传感器网络法、物候模型法等物候遥感监测验证方法;从遥感监测方法和数据源两方面分析物候遥感监测的误差来源;针对目前研究中存在的问题,讨论了遥感物候的主要研究方向:从机理层面,应创新植被物候遥感监测方法;建立标准化地面验证数据源;利用多源遥感数据,组成高时间分辨率的原始遥感数据源,提高植被物候遥感监测的时间分辨率和测算精度。     

亚米级遥感影像的建筑物高度反演方法及其验证北大核心CSCD

建筑物高度是现代化都市监测、规划、管理及各城市经济活动中的基础性数据,为实现建筑物高度信息的提取,本文提出了一种基于玻尔兹曼曲线的建筑物高度反演方法。首先,利用建筑物影像的光谱特性,采用多尺度分割和遥感指数分类的办法获取建筑物阴影感兴趣区域,根据玻尔兹曼曲线函数拟合获取阴影的亚像素位置,线性拟合得到阴影边界;然后,根据太阳、卫星、建筑物和其阴影的几何关系,构建高度反演模型,估算建筑物高度;最后,选择宁海为研究区,选取在轨的主流亚米级高分二号、高景一号、北京二号、WorldView-2卫星遥感数据进行精度验证。试验结果表明,计算的建筑物高度中误差优于2.5 m,可用于一般的城市卫星遥感监测。     

基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测

对被飓风破坏的森林进行变化监测与灾害评估是遥感技术的一个重要应用,遥感影像的特征信息提取对森林遥感监测的效果至关重要。多样性特征结合可以有效提高对森林变化的监测精度。然而,当前的空间信息如纹理特征的获取算法依旧保留着传统的固定式计算模式,一直面临着特征数量和邻域参考范围之间难以均衡的问题。为了解决以上问题,本文提出了基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测方法,首先计算出森林遥感影像变化前后的归一化植被指数差值和增强植被指数差值,并提出了基于复合窗口技术的来提取纹理特征,然后建立了多样性特性结合模型;其次提出了一种基于特征分离的旋转森林改进算法,最终,实现了内泽尔森林在暴风前后的高精度变化监测;另外,还测试了新模型在不同训练样本数量下的分类性能。实验结果表明,相对传统的基于光谱特征和单纯的纹理特征的变化监测方法,本文所提出的方法的整体精度、对变化区域和未变化区域的检测精度至多分别提高了3.68%、6.53%和3.46%。本文的研究方法可以有效提高森林变化监测的性能,为森林灾害评估与森林资源保护提供参考依据。     

基于遥感任务的凹多边形区域无人机航迹规划算法

针对遥感观测的需求与特点,提出一种基于遥感任务的凹多边形区域无人机 (UAV) 航迹规划算法,旨在保证UAV不相撞与区域全覆盖的前提下,总耗时更短. 根据遥感影像获取的特点,采用统一主飞行方向,定点拍摄进行UAV航迹规划. 通过航线分割点求取、多边形划分、UAV分配、碎片多边形合并与UAV再分配以及航点信息求取五个步骤,得到在选定主飞行方向的情况下UAV航迹的优化. 通过选取凹多边形及其凸包的边所在的方向分别为主方向,得到全局最优解. 实验结果表明:该算法能合理分配UAV并进行航迹规划,比传统方法更为高效、适用性更强.      

森林资源监测中GF-2卫星影像波段配准误差分析

通过对GF-2卫星影像正射校正及波段模拟配准误差试验,分析GF-2卫星正射校正方法的选择以及不同配准误差下对GF-2卫星影像自动分类结果的影响;最后介绍GF-2遥感影像在森林资源监测应用中的初步测试。研究结果表明:正射校正时,当校正精度要求控制在RMS2时,控制点数量选择范围在85~95间较为合理,且控制点数在90个时,RMS值最小;经有理函数模型与卫片模型比较后,卫片模型校正精度较高;以目视判读为主时,实践中建议使用三次卷积重采样法输出结果最好;波段模拟配准误差试验中,配准误差与各地类面积变化间存在显著的线性关系;对于森林面积监测时,配准误差应小于0.3个像元。此研究可为新型国产卫星数据在森林资源监测中的应用提供参考。     

U-Net模型对不同空间分辨率防护林提取精度的影响

针对当前无人机影像获取精度高但数据规模小的问题,本文提出通过U-Net模型探讨不同空间分辨率对防护林提取精度的影响。以CW-20复合翼无人机搭载Micro MAC12 Snap多光谱传感器获取的300 m（空间分辨率0.15 m）、400 m（空间分辨率0.20 m）、500 m（空间分辨率0.25 m）3种不同高度的遥感影像为例,试验结果证明,3种不同高度的影像提取精度误差在1.3%以内;MIoU误差在3.7%以内。空间分辨率对防护林提取精度的影响较小,高空间分辨率的影像数据并不能显著提升防护林的提取精度。本文为大规模农林业遥感监测的数据源获取提供了理论依据。     

国家环境遥感监测体系研究与实现

随着国家空间基础设施的建设和发展,中国遥感监测体系研究与建设取得了重大突破,从无到有形成了国家环境遥感监测能力,并业务化实现了主要环境遥感监测要素产品的生产与服务,为新时期环境管理工作提供了有力支撑。在分析国内外环境遥感发展及中国环境遥感监测需求的基础上,阐述了中国环境监测体系建设的必要性,研究了国家环境遥感监测体系的建立与业务化运行,提出了中国环境遥感监测体系发展思路与下一步重点任务。     

基于最小外接矩形的遥感影像建筑物轮廓优化方法

深度学习提取高分辨率遥感影像中的建筑物信息容易受到物体周围的阴影、植被等噪声干扰而使结果存在边界锯齿化、建筑物整体不规整等问题。本文提出了利用符合建筑物边界轮廓的最小外接矩形最大限度地拟合建筑物轮廓的思路。首先利用深度学习和建筑物验证处理得到的建筑物信息,对建筑物边界利用垂距法进行多边形的拟合;然后对多边形的最小外接矩形进行筛选,选取最合适的最小外接矩形边线段作为新的边界轮廓,以提高提取的精度。对多幅遥感影像进行了实验,结果表明,本文所提出的方法提高了深度学习提取的建筑物边界轮廓准确性,能更逼近真实建筑物的边界轮廓。     

MODIS遥感数据辅助的鄱阳湖水体范围变化数值模拟

针对水体范围高动态变化的鄱阳湖,充分发挥数值模拟和遥感各自的优势,使用从MODIS影像上提取的水体范围初始化鄱阳湖水体范围数值模拟边界和率定模型参数,并与模拟的水体范围结果进行交叉验证分析。对鄱阳湖2001-07-08～11-30水体范围动态变化数值模拟的结果显示,水位模拟平均绝对误差小于15cm,数值模拟获取的水体范围与MODIS无云影像提取的湖泊水体范围具有较高的一致性,水体面积平均相对误差为5.7%。