地理国情普查外业调查与核查探讨

地理国情普查主要是查清我国地形地貌、地表覆盖等自然和人文地理要素的现状和空间分布情况,建立普查成果数据库,为开展常态化的国情监测奠定基础。正确理解吉林省地理国情普查技术设计和作业指导书,以及国情普查的内容与指标,进行外业核查与遥感影像解译样本采集工作,为最终形成地理国情要素数据、地表覆盖分类数据和遥感影像解译样本数据库奠定基础。     

地理国情普查数据在林地监测中的应用研究

以黑龙江省穆棱市为研究区,利用2005年的基础地理信息数据和2015年全国地理国情普查数据成果作为基础数据,并结合SPOT-5、ZY-3卫星遥感影像数据,对穆棱市林地进行监测。本文从数据的收集与整理、影像处理和变化监测数据提取及处理方法等进行应用研究,准确快速获取变化信息的光谱、纹理、植被指数及面积等信息,通过特定运算得到每期研究区内植被的覆盖率、保有量以及蓄积量,实现林地覆盖率、保有量及蓄积量的动态变化监测。最后,通过对监测数据的统计分析得出穆棱市林地变化监测成果。     

基于变化检测的地理国情监测数据更新研究

地理国情监测数据的更新是自然资源调查监测的一项重要工作,如何基于遥感影像,实现变化信息的快速提取是一个热点。本文以句容市为研究区域,充分利用2018年地理国情监测数据与2019年遥感影像数据,通过棋盘分割法得到规则的影像,共选取植被、构筑物、水体样本134.32 m^(2),利用监督分类中最邻近分类法对影像进行分类,并通过2019年地理国情监测数据进行精度评定,符合率为79.5%。实验结果表明,棋盘分割与监督分类结合可有效提取地表地物的信息,遥感影像变化检测技术可为地理国情监测数据更新提供技术支撑。     

基于地理国情普查成果的城市建成区绿化覆盖快速化提取研究

城市绿化覆盖是地表自然要素的重要指标,也是城市生态文明的体现,随着城市化的高速发展及环境变化,城市绿化空间分布及其使用功能受到高度重视。据此,作为地理国情普查拓展调查内容,基于地理国情普查成果,应用国产遥感卫星影像数据,采用遥感影像处理技术、城市绿化覆盖自动提取技术和景观格局分析技术,快速提取了城市建成区绿化覆盖现状并开展景观格局分析。所提方法可快速、全面地研究城市绿化用地组成及景观格局,评价城市绿地分布的合理性,为城市绿地空间布局优化提供建议,为城市绿地规划建设提供科学数据,为政府城市管理提供决策依据。     

地理国情普查外业调查技术要求

地理国情外业调查是地理国情普查工作十分重要的工作内容,是保证地理国情普查数据质量的关键环节。外业调查是对采集的地理国情要素和解译的地表覆盖分类成果以及内业无法定性的类型、边界和属性进行实地调查,同时采集遥感影像样本数据,为最终形成地理国情要素数据、地表覆盖分类数据成果和遥感影像解译样本数据库提供基础。     

地理国情普查地表覆盖林地信息人工解译技术方法探讨

高分辨率遥感影像是进行地理国情普查的底图数据,如何在高分辨率影像上准确地解译地理信息数据对测绘技术发展具有重要意义。介绍地理国情普查项目地表覆盖林地分类中乔木林、灌木林、乔灌混合林、疏林、绿化林地、人工幼林、稀疏灌丛等林地信息的人工解译方法和技巧,通过遥感影像纹理特征的判别为以后同类地表分类的解译提供参考。     

遥感监测与综合统计分析技术在重大基础设施监测中的应用

本文以成都市东客站片区基础设施项目为监测对象,基于不同时期影像数据以及地理国情普查成果,综合运用遥感监测技术、地理国情监测技术、地理信息空间分析技术对重大基础设施项目建设开展遥感动态监测和地表覆盖变化监测,并对监测结果进行对比分析。研究表明:成都东客站片区设有32条道路,以"田"字形分布在站房附近;2010年至2012年,耕地、林地大部分转换成草地、道路、构筑物等;2014年草地成为主要地表覆盖类型。     

多景影像监督分类的样本重用研究

对于地理国情监测、地表覆盖等大范围、大数据量、多人参与的遥感监督分类工作,其影像重叠区的样本选择具有盲目性,不便于管理,其分类的成果接边效果不佳,导致作业效率不高。针对上述问题,从数据工程角度出发,研究了影像重叠区样本重用的方法,构建接边样本库,实现多幅相邻影像重用公共的样本点,既减少了样本采集工作量又保证影像接边的分类一致性,最后以某区域的TM影像植被分类提取进行实验,实验结果证明了该方法的可行性与实用性。     

面向地表覆盖更新的时空目标不一致性探测方法研究

正地表覆盖是地表各种生物与物理覆盖综合体,其空间分布及随时间的变化是气候模拟、生态评估、地理国情监测等不可或缺的重要基础地理信息。随着对地观测技术发展,利用遥感影像提取地表覆盖信息已成为当前的一种主要技术手段。但因地物光谱、纹理、时相等特征复杂多样,加上时相适宜、质量优良的影像数据难以全面覆盖,往往导致地表覆盖更新前后多期产品数据不一致。工程生产实践中,地表覆盖数据质检主要以人工检核为主、部分自动化为辅,耗时、费力,迫切需要一种面向地表     

地表覆盖解译及应用研究

地理国情监测在全国范围内逐步展开,地表覆盖作为地理国情监测的基础数据之一,是地理国情监测的一个重要方面;遥感影像具有实时、获取快速等特点,用于地理国情监测中具有较大的优势。本文从遥感数据解译、地表覆盖数据处理、与经济数据相结合的分析方法等,研究了地表覆盖变化与经济发展的相互关系,充分利用地表覆盖数据为经济发展的政策制定提供依据。     

基于面向对象分类技术的地理国情监测研究

地物分类是地理国情变化监测的关键技术,选用福州仓山主城区两个时期的高分辨率影像作为研究对象,研究了利用面向对象分类技术进行地表覆盖分类并生成地理国情普查数据的方法和流程。同时,探讨了基于不同时期地理国情普查数据的空间分析统计结果,揭示地理国情变化规律及原因。     

基于易康平台的高分辨率影像在测绘生产中的地物提取

随着遥感技术的发展,遥感数据获取手段有了长足的进步。测绘部门在生产中也展开了基于高分辨率影像提取地表覆盖等信息。本论文以易康软件作为卫星遥感影像地物提取的平台,研究如何利用高分辨率遥感影像生成地表覆盖分类图,以达到测绘部门在生产中的需求。     

渝西地区多时期地表覆盖遥感信息提取

近年来,随着遥感技术的不断发展,利用遥感技术开展土地覆盖信息的提取工作已经变得越来越普遍。本文主要利用遥感技术进行土地覆盖信息的提取,为后续土地信息的分析调查提供了有利的数据。此次研究选取了渝西地区作为研究区,使用TM／ETM遥感图像作为基础数据。在提取覆盖信息之前,首先,采用遥感图像处理技术,对研究区进行了图像预处理;接着,对研究区四种地类进行采样处理,利用得到的采样数据,对研究区的遥感图像进行了光谱分析;最后,进行监督分类得到覆盖信息的明显特征,可以看出建筑用地在明显增多。并对分类结果进行精度评价,得到最后结论,可以看出每一时期的总分类精度都在85％以上,符合分类要求。     

基于遥感的地理国情普查数据采集研究

辽宁省全国第一次地理国情普查的基础是地表覆盖和地理国情要素的采集工作,同时也是开展统计分析的前提。本文以辽宁省朝阳市基于遥感影像的地理国情数据采集工作为例,对地理国情普查中地表覆盖数据和地理国情要素的内容及指标进行数据采集研究。采集的基础指标包括范围、位置、属性、面积等,利用清华山维EPS2010软件进行数据采集、数据建库、数据检查和时点更新等工作。详细阐述了在辽宁省朝阳市地理国情普查中的工作流程,总结出一套稳定、高效、可靠、因地制宜的数据采集方法,为开展常态化地理国(省)情监测奠定基础。     

利用对象和支持向量机的遥感信息提取方法探讨

土地利用/覆被专题信息的快速、高效、准确提取是遥感图像处理研究的重要方向。传统的遥感分类方法常依靠像元的光谱值,未充分利用影像的空间信息。本文将面向对象影像分割和支持向量机方法相结合,复合光谱和纹理信息,建立了Object-SVM分类模型,并与面向对象的模糊函数和基于像元的SVM方法相比较,探寻区域尺度土地利用/覆被信息提取方法。结果显示,Object-SVM模型有效地提高了遥感图像的分类精度和分类效率,对于区域尺度影像的快速、准确、客观的信息提取具有实际意义。     

基于深度学习的城市地理国情地表覆盖分类研究

作为图像识别的研究热点,利用深度学习对遥感影像进行自动分类具有较强的应用实践价值。本文基于全卷积神经网络的深度学习框架,提出了一套城市地理国情地表覆盖分类技术方法:利用地理国情成果,构建城市遥感影像样例库,训练全卷积神经网络,实现地表覆盖自动分类,并通过相似性系数对专题地物进行变化检测。文章选取了上海局部区域作为实验对象,结果发现该方法可以有效减少时间成本,对人文和自然地理要素之间具有较好的区分度,可以为地理国情成果应用和实践提供新的思路和方法。     

基于面向对象与规则的Sentinel-2A影像土地覆被分类——以江西省都昌县为例

土地覆被作为地表自然和人工建造物的综合体，是开展土地科学相关研究的重要基础，在遥感大数据背景下，准确、快速、自动化进行土地覆被提取技术一直是遥感研究中的重点。本文基于eCognition软件，采用面向对象的多尺度分割法，综合考虑地物在遥感影像上的光谱、形状和纹理特征，建立多种地物提取规则。通过模糊函数、支持向量机（SVM）和阈值法对研究区的土地覆被进行分类提取，并与研究区的FROM-GLC10数据和土地利用变更数据进行了对比分析。结果表明：①研究区土地覆被分类的总体精度为97%，Kappa系数为0.96，分类精度较高；②基于10 m分辨率影像，综合使用形状、纹理、光谱信息对于道路的提取具有较好的效果，道路提取Kappa系数为0.84；③分类结果在面积和空间分布上都优于FROM-GLC10数据，与研究区实际土地变更数据保持较好的一致性。基于面向对象与规则的分类方法提取地物能够有效利用多种遥感影像特征，分类精度高，对于处理高分辨率遥感数据具有很好的优势。     

清水河流域1978-2010年土地利用变化时空特征

通过对1978年、1998年和2010年3期遥感影像目视解译获得3期土地利用数据,分析清水河流域1978－2010年土地利用变化时空特征。研究表明：清水河流域1978－2010年期间,农用地、难利用地面积持续减少,林地、建设用地面积持续增加,草地面积先有所减少后增多,除林地以外其它土地类型变化幅度后期都较前期大;流域土地利用转移方向主要是农用地转为低、中、高覆盖度草地、林地和建设用地,中覆盖度草地转为低、高覆盖度草地和林地,低覆盖度草地转为中、高覆盖度草地、林地。结果表明,近年来清水河流域水土保持措施效果明显。     

大比例尺地形图在地理国情普查中的应用探讨

地理国情普查最主要的内容是地表覆盖分类与重要地理国情要素,其中地表覆盖主要基于遥感或航空影像影像进行分割、分类,解译出地表覆盖物的类型,以便从地理的角度进行统计分析。大比例尺地形图具有地表覆盖物与地理要素丰富信息的特点,本文结合生产实践探索出一套大比例尺地形图数据应用于地理国情普查的有效技术方法。     

北京山区植被覆被率遥感制图与景观格局分析——以门头沟区为例

准确、快速地获取植被覆盖状况信息是北山区生态恢复和建设的关键与重点.本文在FCD Mapping model的原理和方法基础上,利用TM图像对北京门头沟区植被覆被率展开调查和制图应用研究,并利用FRAGSTATS软件对所得的植被覆盖等级图从斑块大小、斑块数、斑块密度、斑块平均面积、分形维数和聚集度等角度进行了空间格局的剖析.