基于高分辨率遥感目标特征库的地震灾情快速评估方法

高分辨率遥感影像已逐步成为地震灾害快速评估的主要数据源之一,但现有的遥感地震灾害信息提取方法存在对研究人员目视解译经验依赖性强和利用高分辨率影像提取结果精度不高的问题。因此,本文提出了一种基于目标特征库的高分辨率遥感灾害信息快速提取方法,用于提升遥感影像灾害信息提取的效率和自动化程度,并对基于目标特征库进行地震灾情快速评估的几项关键技术（目标特征库构建、样本匹配方法和自动分类方法）进行了阐述,最后,以云南鲁甸地震龙头山镇地区为研究区,基于高分辨率遥感影像在目标特征库支持下开展了地震灾情快速评估实验。通过与灾后调查数据的对比分析发现,基于高分辨率遥感灾害目标特征库的地震灾情快速评估结果在精度上可以满足灾情快速评估的业务需要,同时还具有更好的时效性。     

基于多源异构数据的粮食作物种植面积提取

利用遥感影像进行农作物面积提取已经普遍应用到农作物种植面积提取工作中,但是普遍存在着提取效率低,精度达不到生产要求。随着高分辨率传感器的相继问世,融合多平台遥感数据有利于提高分类和动态监测的精度。本文以日照市莒县粮食种植面积提取为例,融合多时相和多源异构数据,利用深度学习算法提取粮食种植区域,深入挖掘多源数据的互补效应,提出了融合多时段、多源地理信息提取农作物种植面积的方法,为实现农作物种植面积快速高效的提取奠定了基础。     

基于高分二号卫星影像的城市不透水面提取

受到分类目标趋于多样化和影像因素复杂的影响,基于高分辨率遥感影像提取城市不透水面的方法普遍精度不高。本文旨在探索快速有效地利用高分辨率遥感影像提取不透水面方法。以梧州市高分二号遥感卫星影像为例,采用支持向量机方法应用于不透水面分类中。这种方法首先根据高斯核函数训练出样本空间,然后直接对经过HSL色彩空间变换后的影像进行分类,使得有效特征信息增加进而分类精度提高。实验结果证明了这种方法的有效性。     

关键生育期冬小麦和油菜遥感分类方法

农作物空间分布的遥感识别是地理学、生态学和农学等多学科研究的前沿和热点,多源遥感数据在其中发挥着重要的作用。本研究结合冬小麦和油菜的种植及生长特点,以安徽省合肥市为研究区域,利用ZY-3、Sentinel-2和GF-1等多源遥感影像数据,以高程、坡度等数据为辅助信息,结合以多尺度分割、最邻近法和阈值法等为主要步骤的面向对象的分类方法,提取研究区合肥市冬小麦和油菜种植的空间分布信息。结合来自于GVG农情采样系统和Google Earth高分辨率影像上获得的地面验证数据进行分类精度验证,计算得到分类结果的混淆矩阵,并根据混淆矩阵数据计算出分类的总体精度为94.43%,Kappa系数为0.914。结果表明,本研究提出的方法能够有效地区分在冬小麦和油菜的混种区域里两种作物种植区域的空间分布,且这种多种策略相结合的分类方法体系,能够适用于其它区域甚至是更加大尺度上的作物分类。     

多星数据协同的地块尺度作物分类与面积估算方法研究

为了解决多云雨地区遥感数据时空覆盖缺失的问题,以满足对地块尺度作物种植信息日益迫切的应用需求,本文在遥感图谱认知理论框架下发展了一种基于多星数据协同的地块尺度作物识别与面积估算方法。首先,基于米级高分辨率影像提取农田地块对象;其次,通过对多源中分辨率时序影像的有效化处理和指数计算,获取“碎片化”的高时空覆盖有效数据,并以地块对象为单元构建时间序列;然后,在时序分析基础上,建立多维特征空间,结合作物生长物候特征,构建决策树模型进行作物分类识别与面积计算;最后,以湖南省宁远县为研究区开展了水稻种植信息的提取实验。结果表明：本文方法可在农田地块尺度下实现不同水稻类型的准确识别及其种植面积的精细提取,早、中、晚稻的用户精度分别可达94.33%、90.76%和95.95%,总体分类精度为92.51%,Kappa系数为0.90;早、中、晚稻面积提取精度分别为93.37%、91.23%和95.42%。试验结果证明了本文方法的有效性,为其他作物种植信息的精细提取提供了借鉴。     

基于多时相中分辨率时间过程特征的江汉平原棉花种植面积变化监测

棉花是中国重要的经济作物,快速、准确地提取棉花的种植面积和分布信息,对于优化棉花种植空间格局、科学指导棉花生产及提高其管理水平具有十分重要的意义。为了探讨多时相中高分辨率影像在棉花种植面积监测中的可行性,本文以江汉平原为研究区,根据棉花物候特征,选取2012年、2014年江汉平原棉花生长关键期的多时相HJ-1A/1B卫星数据,通过分析研究区棉花不同生育期的光谱特征和归一化植被指数（NDVI）时序变化特征,对分类影像进行阈值分割、掩膜处理,最后利用决策树算法提取研究区2012年、2014年棉花种植面积。通过计算混淆矩阵评价分类精度的方法和提取面积精度方法对棉花提取结果进行评价,总体精度达到95.96%,Kappa系数为0.93,以农业局统计数据为参考,2012年、2014年HJ数据提取的棉花种植面积精度分别达到了97.91%、91.27%。因此,在不受云和降水等因素的影响下,基于江汉平原区域关键时相HJ卫星CCD影像数据,可利用该方法进行棉花种植面积监测。     

无人机遥感数据处理与滑坡信息提取

高分辨率的DEM和DOM数据是对地形地貌信息的准确描述,也是滑坡信息提取的重要数据源。首先,针对滑坡信息提取的要求,本文采用无人搭载微型单反相机的影像获取平台,结合野外测量的GPS数据,弥补了无人机POS信息精度低的劣势;针对无人机影像的特点,运用摄影测量基本原理与计算机视觉算法,获取高精度、高分辨率的DEM与DOM影像,保留了丰富的光谱与纹理信息。其次,借助ESP辅助工具获取了DOM影像的最佳分割尺度,并结合研究区地物特征构建了基于模糊分类与SVM算法相结合的决策树,运用面向对象的分类方法实现了对研究区内植被、道路、疑似滑坡区域的信息提取。最后,依照研究区地物分布的空间特征确定了高风险等级区域,并对该区域进行滑坡的形态与纹理分析以及精度评价,其中提取的疑似滑坡区域用户精度为91.44%、生产者精度为84.65%,结果表明无人机遥感在滑坡信息提取领域具有较高的应用价值。     

煤矸石堆场信息遥感提取方法对比

煤矸石作为工业特殊固体废物之一,产生于煤炭的采掘与洗煤的过程中,影响着周围的生态环境,因此,通过遥感影像获得煤矸石堆场的位置、面积信息,对于后续的调查也有很好的指导作用。本文选择2011年9月的LandSat5 TM影像,通过将研究区的光谱信息与地形、温度等辅助信息相结合的方式,分别使用非监督分类、监督分类、谱间关系法、分层分类法4种方法对研究区煤矸石堆场进行提取。通过对比,分层分类法提取煤矸石堆场信息的识别精度可达到78%。另外,该方法对于继续在高分辨率遥感影像上进行煤矸石堆场位置、面积的提取也有指导作用。     

基于Google Earth Engine与多源遥感数据的海南水稻分类研究

水稻是中国乃至亚洲的重要粮食作物之一,稻米产量关系到民生福祉。及时、准确的水稻分布信息是监测水稻产量、调控农业资源配给的基础。遥感(Remote Sensing)技术能够提供大范围地表的时间序列光谱变化特征,常用于大尺度范围的作物监测。然而,传统基于水稻生长关键时期光谱特征的分类、提取方法对遥感数据的时间分辨率要求较高。由于我国南方水稻产区湿热,雨季云污染降低了遥感数据的有效时间分辨率,因此上述方法在该地难以推广。融合多源遥感数据的分类方案变相缩短了卫星的重访周期,使多云气候区基于遥感影像的水稻分类成为可能。然而,集成多源数据所需更高的数据处理效率和存储需求也成为限制省级乃至更大范围水稻分类的主要因素。本研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine)云平台,在线调用中分辨率的光学、微波遥感数据,创新性地采用了按月提取、按直方图大小提取特征的方式,采用随机森林分类器,绘制海南省2016年10 m分辨率水稻种植分布图。实验结果证明,该方法可以用于南方多云地区水稻分类,提取结果能够体现不同地类之间的差异,且与实际地表的地块边界、纹理符合良好。经过地表样本点的验证,总体精度为93.2%,满足实际应用需求。因此,本研究采用的自动分类流程能够准确、高效地提取海南省的水稻种植范围,可以向其他地区大范围推广。     

利用物候差异与面向对象决策树提取油菜种植面积

及时、准确地获取农作物种植信息,对于农业生产管理和国家粮食安全有重要意义。目前越来越多的免费卫星数据可以用于作物分类及生理参数反演。Sentinel-2卫星于2015年6月发射,提供了13个光谱波段,具有较高的时间分辨率、空间分辨率和光谱分辨率,为不同作物特征区分以及大范围作物种植面积快速提取业务化运行的精度与效率提高带来了契机。随着Sentinel-2数据的免费下载,这就为大面积生产下一代区域或者国家尺度的高分辨率（10~30 m）农情遥感产品提供了可能。物候信息包含了作物随着季节不断变化的特征,利用如NDVI等时间序列植被指数找出不同作物的特征进而开展作物分类得到了广泛应用。本文以油菜为主要研究对象,以长江中下游地区的江汉平原为实验区,基于作物物候差异与面向对象决策树的方法,对Sentinel-2卫星影像用于油菜种植区提取的效果进行了评估与分析。首先利用作物不同生长时期各波段光谱信息以及归一化植被指数等信息的差异分析并找出油菜种植区提取的最佳时相,然后对影像进行多尺度分割,根据对象特征建立决策树逐一去除非植被、林地等干扰类型,进而提取出油菜种植区域。通过分析发现,基于Sentinel-2影像的图像分割可以有效生成不同作物类型的对象;油菜开花期的特征是其区分于其他作物的关键因素,利用该特征可以有效消除分类时其他地物类型对油菜的影响,提高作物分类信息提取的精度和效率。研究表明：在区分油菜的决策树分类特征信息中,贡献最大的是归一化植被指数（NDVI）,近红外波段（NIR）和亮度（Brightness）信息。用162个油菜验证样本点计算混淆矩阵,油菜种植面积提取的总体分类精度为98%以上,Kappa系数为0.95。说明结合物候信息利用Sentinel-2数据进行大范围作物种植面积提取具有巨大潜力,可以提高大范围油菜种植区域快速提取的精度和效率。     

一种面向对象的像元级遥感图像分类方法

本文提出一种面向对象的像元级分类方法(混合模型),并将其与单纯的以像元和面向对象的两种方法同时应用于分辨率分别为30m和0.5m的环境星CCD数据和航空影像进行对比分析。分类结果中不同地物类别之间光谱可分性的大小,很大程度上可反映分类结果的可靠性。若地物类型之间的光谱差异大,说明分类方法能将光谱差异大的地物很好地划分,显示出较可靠的分类结果;相反,如果分类结果中地物类型光谱差异小,则反映分类方法不够可靠。鉴此,本文通过计算分类结果中不同类别所对应的原始遥感影像像元之间的J-M(Jeffries-Matusita Distance)距离来度量分类结果中地物之间的光谱可分性,并用J-M距离比较分析了3种图像分类方法对2种不同分辨率影像的分类结果中各个类别之间的光谱可分性的变化。分析结果表明,混合模型不但能够得到较连续的分类结果,同时能够保持分类结果中类别之间的可分性。本文对分类结果进行了精度验证,结果发现混合模型的分类精度较其他2种方法要高。2种不同分辨率的遥感影像分析结果得到相同的结论,表明该模型适用于中分辨率和高分辨率影像。     

利用高精度DLG进行机载LiDAR点云精度评定研究

LiDAR作为一种主动式获取高精度地表几何信息的地形图测绘技术,其获取的点云具有较高的相对精度与绝对精度,可作为无控或稀少控制条件下（无人机）航空影像高精度几何定位的地理参考数据。影像几何定位所能达到的精度依赖于几何参考数据自身的精度,因此评价LiDAR点云的精度对于将其作为地理参考实现航空影像高精度几何定位,具有较强的理论价值与实践意义。本文提出了利用高精度数字线划图（DLG）作为几何参考评定机载LiDAR点云精度的方法。首先,通过比对DLG中高程注记点的高程与LiDAR点云中对应位置处的高程,实现LiDAR点云高程精度评定;然后,通过统计LiDAR墙面点在平面上的投影点到DLG房屋矢量轮廓线的距离,实现LiDAR点云平面精度评定。实验结果证明,本文试验区域LiDAR点云平面和高程精度分别可达到7.2 cm和8.3 cm,可作为大比例尺无人机航空遥感控制数据的有效选择。     

Object-oriented crop classification based on UAV remote sensing imagery

UAV remote sensing images have the advantages of high spatial resolution,fast speed,strong real-time performance,and convenient operation,etc.,and have become a recently developed,vital means of acquiring surface information.It is an important research task for precision agriculture to make full use of the spectrum,texture,color and other characteristic information of crops,especially the spatial arrangement and structure information of features,to explore effective methods for the classification of multiple varieties of crops.In order to explore the applicability of the object-oriented method to achieve accurate classification of UAV high-resolution images,the paper used the object-oriented classification method in ENVI to classify the UAV high-resolution remote sensing image obtained from the orderly structured 28 species of crops in the test field,which mainly includes image segmentation and object classification.The results showed that the plots obtained after classification were continuous and complete,basically in line with the actual situation,and the overall accuracy of crop classification was 91.73%,with Kappa coefficient of 0.87.Compared with the crop planting area based on remote sensing interpretation and field survey,the area error of 17 species of crops in this study was controlled within 15%,which provides a basis for object-oriented crop classification of UAV remote sensing images.     

基于无人机成像点云的禄丰恐龙谷南缘环状地貌空间特征探测实验分析

为了定量获取复杂地貌构造的特征参数,需要获取高精度、高分辨率的地形地貌数据。在复杂地貌特征探测中,基于无人机航测结合成像点云,可以快速、高效、安全、准确地完成复杂地貌空间探测任务。针对禄丰恐龙谷南缘环状地貌的典型局地场景,采用无人机测量技术获取测区高分辨率的地貌影像数据,构建实景三维场景模型并对其地貌特征进行探测分析研究。试验结果表明:①基于无人机成像点云构建0.2 m分辨率DEM数据能够精准表达研究区真实地貌特征。②通过构建环状场景"内-中-外"7条典型高程剖面线,对比分析证实了研究区地形呈现环形"盆缘"形态特征,内外两侧高程逐渐递减,并且"盆缘"外部剖面高程起伏变化剧烈,地形相较于内部地貌更加复杂。③为进一步探测提取微形地貌特征信息,利用无人机成像原理构建的精准DEM数据结合测区实景三维模型,定量提取了该区坡度、坡向、相对高差、等值线、山脊线、山谷线等相关参数进行精准定量测量及分析探讨。④利用立体三维模型的多视角目视解译与典型场景分析,可清楚辨别出测区冲沟发育以及地质体的节理层理面等微地貌特征。通过以上对地貌三维场景探测试验研究表明,利用实景三维模型能够快速准确呈现测区地貌形态特征,并且成像点云数据综合分析,能够量化、半量化揭示区域构造地质信息。总体而言,无人机测量技术与成像点云3D产品在地质调查中的应用具有实用意义,并具备独特的技术优势。      

顾及单木三维形态的无人机立体影像单木识别算法

单木参数对当前的森林资源管理、生态研究以及生物多样性保护等具有重要意义。无人机立体影像数据与单木识别算法为单木参数的低成本、自动化获取提供了基础。现有研究表明,常用的基于局部最大值搜索的单木识别算法面对密集林分时存在严重的漏识别问题,影响了参数提取的精度,因此本文提出了顾及单木三维形态的无人机立体影像单木识别新算法。算法首先综合利用无人机立体影像的高程与RGB光谱信息,通过随机森林分类进行林冠区的提取;然后利用形态学的多层腐蚀、膨胀与连通区标记进行树冠相连单木的分离与树冠中心点的提取,从而实现单木自动化识别。本文选取内蒙古大兴安岭林区和四川王朗林区的4块样地进行验证,以目视解译数据为参考,分别与基于高程值的局部最大值搜索算法（算法A）、基于RGB光谱亮度值的局部最大值搜索算法（算法B）进行比较。结果显示：本文提出的算法在4个样地的平均F1-score为94.17%,与算法A和算法B相比分别提高了15.85%和9.37%;而对于密集样地,本文提出的算法在查全率上相比算法A和算法B分别提高51.79%和35.64%。结果表明本文提出的算法在不同林区均能够实现较好的单木识别效果,特别是能够有效避免密集林分下的漏识别问题,为基于无人机立体影像的单木识别研究提供了一种新的思路。     

融合数字表面模型的无人机遥感影像城市土地利用分类

城市土地利用是城市生态学中的关键问题,深入了解城市的土地利用对合理规划城市功能分区、提升用地效益、促进区域经济与环境发展具有重要意义。因此,城市土地利用类型分类研究一直是城市规划学和城市地理学研究的核心内容之一。快速发展的无人机技术为城市土地利用分类提供了丰富的数据支撑,基于无人机遥感影像建立的数字表面模型（DSM）和数字正射影像（DOM）可以有效提高城市土地利用分类的精度。为了充分利用无人机遥感影像的丰富信息,本文提出了一种融合高分辨率DOM和DSM的城市土地利用分类方法。本文融合了DOM和DSM作为数据源。在面向对象分类方法的基础上,DSM分别被用于多尺度分割过程中像元融合的最终阈值和地物分类过程中的地物高度特征。该方法在天津市宝坻区的京津新城进行了验证,结果表明,相对于最初的多尺度分割方法,融合DSM后的多尺度分割方法的分割质量指数（QR）、过分割指数（OR）、欠分割指数（UR）和综合指数（CR）都有所降低,分割效果明显提高。优化后的面向对象分类方法,在分类精度上有所提高,尤其是道路、建筑物和其他建设用地。总体精度由85%提高到了87.25%,Kappa系数由0.79提高到0.82。由此可看出,优化后的面向对象分类方法可以更有效地进行城市土地利用分类。     

城市建成区遥感影像边界提取与扩张分析

针对城市建成区提取过程中,仅依赖单一数据源导致精度不够的问题,本文基于面向对象分类方法和利用土地类型信息标准差统计变量,实现遥感影像中城市建城区边界的提取,并以该建成区为依据对河南省虞城县的城区空间扩张特征作了分析。实验中首先采用均值漂移分割算法对高分一号遥感影像实现分割,然后利用决策树分类算法实现土地利用类型分类,最后基于0.1 km × 0.1 km窗口统计土地利用类型标准差信息,获取建成区边界。面向实际应用,以河南省虞城县为例,采用高分一号影像获得虞城县2017年建成区数据,并基于该数据采用多个TM影像提取城区其他年份的建成区边界,实现河南省虞城县城区空间扩张特征分析。结果表明,本文方法获取的建成区边界精度较一般的监督分类提取边界有进一步的提高,精度达到89%。进而说明结合高分辨率影像提取多个年份的建成区数据的可靠性,在城市扩张研究中,对仅利用低空间分辨率提取精度不够问题和仅利用高分辨影像提取效率低等问题提供了较好的解决方案。     

基于监督与非监督分割评价方法提取高分辨率遥感影像特定目标地物的对比研究

基于地理对象的影像分析方法已成为高分辨率遥感影像分析的重要手段。影像分割作为其关键步骤,如何设置合适的分割算法参数对后续分割和分类结果有重要的影响。目前分割参数优选方法的探讨分别从非监督与监督分割质量评价2个方面展开,而何者更适合高分辨率遥感影像特定目标地物分析仍缺乏对比研究。本文以城镇和乡村为例,选取多源遥感数据Quickbird、WorldView-2和ALOS影像中共有的3种典型土地覆被为研究对象,基于2种具有代表性的非监督与监督方法ESP2 (Estimation of Scale Parameter 2)与ED2 (Euclidean distance 2) 进行实验,对最优分割和分类的结果进行全面的对比分析。结果表明：① 相同实验参数下,监督方法均能以较少的分割数据集获得目标地物的最优分割结果,且与真实地理对象吻合度更高;② 非监督方法依靠影像自身特征分析进行分割参数优选,无法克服不同景观格局和影像分辨率的影响,而监督方法可通过改变参考数据集的面积和空间分布模式等来降低其影响;③ 非监督方法往往因为欠分割而漏分小目标地物,这样会严重影响局部分类结果。虽然本文中非监督与监督方法的整体分类精度均可达90.08%以上,但非监督方法的漏分率却是监督方法的1.43~4.65倍。因此,本研究认为监督方法更适合分析高分辨率遥感影像特定小目标地物。     

小波变换与FCM聚类的QuickBird影像特征空间识别分析

遥感影像分类是应用遥感影像进行地学分析等其他应用的重要准备工作,它的精度将直接影响到后续的分析工作。纹理特征对于提高高分辨率遥感影像的分类精度具有重要意义,小波变换的"时-频"分析方法在遥感影像纹理分析方面有着独特的优势。本文采用QuickBird影像,利用小波分解得到影像的纹理特征,结合光谱响应值组成特征空间,再利用模糊C均值聚类方法对影像进行分类。实验结果显示:加入了纹理特征的影像分类精度有所提高,同时,同一类地物的内部均一性有所改善。小波分析对于细微纹理特征的提取效果比粗纹理要好。