IKONOS遥感影像在城市生态环境中的典型应用研究

应用不同的方法对IKONOS遥感影像进行处理,提取城市生态环境要素,研究高分辨率遥感影像在城市生态环境监测中的典型应用及技术手段的可行性。     

基于MATLAB的遥感影像纹理特征分析

随着遥感技术的飞速发展,遥感影像计算机分析也随之成为遥感技术应用的一个重要组成部分.传统的遥感影像分析方法大都是基于影像光谱特征的计算机自动分类,忽略了影像的空间结构信息,精度不高.研究了利用灰度共生矩阵提取遥感影像的纹理特征,实现了MATLAB下采用监督分类方法应用最短距离分类器及滤波完成了全色遥感影像的分类分析.     

遥感影像与POI数据相结合的城市建成区提取适用性研究——以沈阳市为例

城市建成区的发展状况是地理国情监测的重要内容，本文基于遥感影像数据和POI数据对城市建成区进行提取，针对二者的适用性问题进行了研究。试验以沈阳市为研究区域，在研究区域内选择2016年遥感影像数据和POI数据作为数据源进行对比分析。首先，对遥感影像数据和POI数据进行预处理；其次，通过监督分类的方法对遥感影像进行建成区的提取；然后，采用核密度估计法分析POI数据并提取出建成区；最后，利用叠加分析法对比分析这两种数据的适用性。试验结果表明：使用遥感影像数据作为数据源可以较为全面客观地反映城市建成区的发展现状；利用POI数据提取出的城市建成区具有较强的经济属性，能够很好地反映出城市中的经济活跃区。     

遥感影像变化检测方法探讨

利用同一区域不同时相的遥感影像进行变化检测的应用一直是遥感应用研究的热点之一。本文对遥感变化检测技术的研究现状和新进展进行了一定的归纳和总结,对以往分类方法进行了介绍,分别对基于像素、基于对象以及结合特定理论的变化检测方法进行了重点讨论,并对每种方法涉及的理论和最新研究进展进行了评述。     

遥感影像变化检测方法探讨

利用同一区域不同时相的遥感影像进行变化检测的应用一直是遥感应用研究的热点之一.本文对遥感变化检测技术的研究现状和新进展进行了一定的归纳和总结,对以往分类方法进行了介绍,分别对基于像素、基于对象以及结合特定理论的变化检测方法进行了重点讨论,并对每种方法涉及的理论和最新研究进展进行了评述.     

JPEG 2000压缩对遥感影像监督分类精度的影响

遥感图像压缩会影响分类精度,是值得研究的问题。以高分辨率遥感影像(Quick Bird)的监督分类精度评定为尺度,采用ER Mapper软件的JPEG 2000图像压缩模块对图像进行压缩,再在eCognition软件中对这9种压缩比图像进行面向对象的监督分类,生成分类精度报告。通过分析分类精度的变化,研究了JPEG 2000压缩对遥感影像分类的影响程度及其在遥感影像压缩方面的应用潜力。     

基于遥感影像数据的土地利用动态监测

以松原地区TM影像为实验数据,利用遥感分类软件通过最大似然法作为平行六面体判别规则对遥感影像数据进行监督分类,并通过遥感影像地图代数和拓扑运算,完成了土地动态监测过程.     

高分辨率遥感影像波段配准误差试验分析

高分辨率遥感影像波段间配准误差是影响影像质量及其应用精度的重要因素之一。配准误差指标要求是影像传感器研发中 的一项重要参数。为准确分析配准误差对遥感应用的影响程度，在试验研究中利用多项式模型模拟各种配准误差的图像，并从几何 精校正、目视解译、非监督分类实验及数据融合等角度分析了不同波段配准误差情况下对遥感应用的影响，提出了遥感应用中对高 空间分辨率卫星影像的波段配准指标要求。     

ETM和SPOT融合影像制作土地利用分类图

以辽阳地区为试验区,采用ETM多波段和SPOT全色遥感影像为主要信息源。利用遥感图像处理软件ERDAS对影像进行几何配准、图像增强等一系列处理。利用HIS变换和主成分分析法进行影像融合试验,对比分析融合结果,融合后影像同时具有多光谱和高分辨率的特性,提高了影像解译度。参考国家分类标准,选取农村、水体、旱地、林地、菜地、城市和水田七大类进行分类试验。采用监督分类的方法对主成分变换融合后的影像进行土地利用分类。最后,在ArcGIS软件中进行矢量化处理,制作土地利用分类图。使用该方法制作的辽阳地区土地利用分类图,可以满足一般用户对土地利用分类图的要求。     

基于SPOT卫星影像的水域特征提取

从卫星遥感影像中快速、准确地提取水体信息已成为水资源调查,水资源宏观监测及湿地保护的重要手段,但目前,进行水体提取所使用方法都是完全人工或者半人工半自动化的手段,都摆脱不了人工操作,还没有一个完全智能化的手段。本文利用ERDAS软件进行卫星影像中水域特征提取,通过图像分类的方法,提取遥感影像水域特征,得出实验结果,并进行分析和评价。     

多源遥感数据支持下的城市生态状况评价

城市生态环境监测具有数据来源广泛、监测要素复杂、服务对象多样等特点,整合可用的资源进行城市生态的综合监测成为目前关注的热点。本文利用高分辨率遥感影像,以及地表覆盖、城市边界等遥感产品,在现有遥感生态指数的基础上,结合黑臭水体指数,构建适合综合评估城市生态状况的集成遥感监测模型,实现对城市生态环境状态的多维度监测。该方法能够较准确客观地反映城市的生态环境质量,理论上补充了基于遥感数据的城市生态环境监测方法,可为城市生态环境监测的信息化建设提供技术支撑。     

遥感组合指数与不同分类技术结合提取农业用地方法

多光谱遥感影像因具有丰富的波谱信息,提高了地表覆盖的辨识能力,利用遥感数据高精度自动提取专题信息是目前研究的热点和难点。本文以北京市ASTER影像为例,通过对城市生态环境中土地类型及其光谱特征规律分析,组合归一化差异植被指数、修正归一化差异水体指数和归一化差异建筑指数三种指数,制作组合指数新影像。对组合指数影像采用基于支持向量机的面向对象分类方法进行农业用地信息提取,同时将该方法分别与基于原始影像、组合指数影像的最大似然及支持向量机的分类方法进行对比分析。实验结果表明:组合归一化差异指数影像压缩了数据维数,降低了覆盖地物相关性,易于农业用地信息提取。对组合指数影像采用基于支持向量机的面向对象分类方法精度达95.701%。     

基于ENVI的高分辨率遥感影像城市绿地信息提取研究

近年来众多高分辨率遥感卫星的发射为城市绿地信息提取提供了高效的手段,如何充分利用高分辨率遥感影像对现代城市进行规划和生态环境评价具有重要意义。文中介绍一个完整的遥感工程在ENVI下的实现过程,包含高分辨率数据的处理、高分辨率信息提取流程的合理安排、FX模块面向对象信息提取等内容,可全面快速掌握城市绿地总量与分布现状,为绿地系统规划与日常管理决策提供参考,对生态城市建设具有重要意义。     

基于规则的高分影像不透水层提取技术研究

为满足城市环境评价、城市规划监测、城市水循环评价对城市不透水层检测的需求,本文以国产高分卫星多光谱数据为研究基础,提出了一种新颖的基于规则的高分辨率多光谱影像不透水层提取方法,该方法利用归一化指数模型,融合对象统计特征,制定综合判定规则,可有效提升城市区域不透水层的提取精度。同时利用国产卫星数据,选择了典型的10个城市进行实验验证,取得了良好的效果。该方法可广泛应用于城市外轮廓提取、城市环境评估、城市扩展评估等研究领域。     

Sentinel+Landsat融合影像的城市不透水面积参数获取

不透水面是衡量城市化的发展程度和评价城市生态环境质量的重要指标之一。南昌市作为环鄱阳湖生态经济圈的典型代表区域城市之一,准确、及时、高效地获取其不透水面信息对经济发展和生态规划提供全新的决策参考具有重大意义。现有的不透水面研究大多集中在针对单一光学遥感影像数据提取不透水面信息,但受影像数据源的影响,其分类结果往往存在光谱混淆和“椒盐”现象,限制了不透水面分类精度的进一步提高。为了改善这一局面,本文以南昌市为研究区,综合考虑多源遥感影像数据各自具有的影像特征优势,探究基于Sentinel+Landsat影像提取不透水面信息的适用性与优劣性。     

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RSEI模型的生态环境质量评价研究

随着社会的不断发展,人们对自然生态环境质量越来越重视。本文主要利用遥感技术手段,以哈尔滨市延寿县为研究区,选取2019年的Sentinel-2A影像和Landsat-8影像,利用绿度、湿度、干度、温度等生态因子指标构建遥感生态指数(RSEI)模型,对延寿县生态环境状况进行综合评价。研究结果表明:延寿县RSEI空间分布的总体特征表现为中间差、周围好的地域特征,其东北和东南部RSEI值较高,中部RSEI值较低。     

长春地区地表温度异常遥感分析

热红外遥感是一项探测地热资源、植被覆盖、农作物估产等生态环境评价研究的重要技术。本次使用Landsat 7/ETM＋热红外波段（band 6）,基于单通道算法,对长春地区地表温度应用反演,从而为研究该区地热资源、土地覆盖、城市热岛效应及环境评价提供可靠的依据。研究表明,热红外遥感能够有效探测到地表温度异常,而引起其异常的原因有待我们就一步验证和深入研究。     

多源数据支持下的城市生态环境评价及其与人类活动的关系

探究城市生态环境与人类活动的关系,是目前城市化进程中的重要研究内容。结合多源数据,提出了采用兴趣点（point of interest,POI）、开放街道地图（OpenStreetMap,OSM）道路网、住宅区数据构建人类活动指标（住宅区可步行测度指数、街道活力指数、城市功能混合度指数）和利用遥感影像构建城市生态环境指标（遥感生态指数）的方法。并结合多项式回归（polynomial regression,PLR）、随机森林回归（random forest regression,RFR）、极限梯度提升回归（extreme gradient boosting regression,XGB）、支持向量回归机（support vector regression machine,SVR）等机器学习模型,对城市生态环境与人类活动指标进行回归分析。以中国江西省南昌市为例开展实例研究,结果显示:（1）人类活动的3项指标均呈现中心高,向四周逐渐递减的趋势,而城市生态环境指标则表现出相反的态势。（2）在探究城市生态环境与人类活动关系的研究中,XGB的效果最好。（3）街道活力指数、城市功能混合度指数与城市生态环境的相关性更强,住宅区可步行测度指数与城市生态环境的相关性更差。（4）在人类活动影响较小的区域,城市生态环境会受到其他因素的干扰导致预测结果精度不高,而在人类活动强烈的区域预测精度较高。     

干旱区绿洲城市生态变化遥感评价--以武威市凉州区为例

利用主成分分析法耦合4个生态评价指标(绿度、湿度、干度和热度)构建遥感生态指数(RSEI),对干旱区绿洲城市武威市凉州区2000年~2016年的生态环境质量进行评价。结果表明:基于主成分分析的遥感生态指数能客观定量揭示区域生态变化,RSEI均值由从0.447提高到0.458,整体提高了2.46%;武威市凉州区生态环境质量整体稍有改善但变化不大,生态环境质量等级由中等向两极化发展,东北荒漠区大面积开垦耕地使得生态环境有所改善,中部地区城市扩展和新区建设使生态环境质量下降,西南部山区受人为扰动少,生态状况基本不变。