TM影像的植被类型信息提取方法研究

以宝汉天然气管线遥感解译项目为例,介绍了在山地特殊的地理条件和自然环中,应用TM影像对植被类型信息提取的方法,以ArcGIS9.0,ERDAS8.6,ARCVIEW3.2a,EXCEL作为数据平台,研究区周边植被分布特点。该方法可以缩短调查时间,减轻外业调查工作量和提高工作效率满足环境调查和专业制图的要求。TM图像对植被覆盖类型的定性、定量研究都达到了一定的精度,完全可以满足环境调查和专业制图的要求,对合理开发和利用资源是完全可行的和必要的。     

叶面积指数遥感反演研究进展与展望

叶面积指数表征叶片的疏密程度和冠层结构特征,体现植被光合、呼吸和蒸腾作用等生物物理过程的能力,是描述土壤-植被-大气之间物质和能量交换的关键参数。目前多种卫星传感器观测生成了多个区域和全球的叶面积指数标准产品。本文综述了基于光学遥感数据的叶面积指数反演进展:首先,介绍了叶面积指数的定义和在生态系统模拟中的作用;然后,阐述了基于光学遥感反演叶面积指数的基本原理;在此基础上,论述了基于植被指数经验关系和基于物理模型的两种主要遥感反演算法,讨论了2种算法的优点和存在的问题,并总结了现有的主要全球数据产品及其特点,论述了产品检验的方法和需要注意的问题;最后,总结了当前叶面积指数反演中存在的问题,并展望了其发展趋势和研究方向。     

基于垂直带谱的太白山区山地植被遥感信息提取

遥感数据因其全覆盖的优势被广泛应用于山地植被信息的调查和研究。为了实现山区植被类型的高精度提取,本文以太白山区为实验区,结合山地植被的垂直地带性分布规律,利用太白山植被垂直带谱、高分辨率遥感影像（GF1/GF2/ZY3）和1:1万的数字表面模型（Digital Surface Model, DSM）数据,进行了多层次、多尺度的影像分割,构建了具有植被垂直带谱信息的地形约束因子,并据此进行样本选择和面向对象的分类,分类总精度达92.9%,kappa系数达到0.9160。该方法相比于未辅以垂直带谱信息的分类,总精度提高了10%。研究结果表明,分类过程中加入具有垂直带谱信息的地形约束因子,能显著地提高样本选择的效率和准确率,为后续的植被分类提供了精度的保证。通过人机交互的方式,将垂直带谱知识应用到分类中,可以有效地提高山地植被分类的精度。     

全球土地覆被数据集中哈萨克斯坦草地分布的异同及其成因

受社会制度变迁和气候变化的影响,哈萨克斯坦是中亚地区生态退化和草畜矛盾问题最为突出的国家。近百年来,放牧方式的改变、农业开垦的占用、加之暖干化的气候变化影响,使得哈萨克斯坦各类草地生态系统变化的时空格局具有鲜明的特点。因此,研究哈萨克斯坦草地退化的过程与机制对认识中亚地区草地生态系统对气候变化和人类活动的响应尤为重要,也是对绿色丝路建设过程中区域生态可持续发展的科学支撑。土地覆被数据是生态变化研究的基础数据,但目前广泛使用的各套全球数据集间往往存在很大的差异,这会导致对生态变化成因的认知以及对未来变化的模型模拟产生更大的不确定性。本研究从对草地类型识别的定义、空间分布的一致性和空间分布差异的原因3方面对比5类全球土地覆被数据（UMD 1992-1993、MCD12Q1 2001、GLC 2000、CCI-LC 2000、Glob Cover 2005）中哈萨克斯坦草地分布的异同,以期为哈萨克斯坦的相关研究中土地覆被数据集的选择提供依据。研究结果表明：① 分类系统中对草地类型的界定、遥感数据源、辅助分类数据、分类方法、验证数据和方法的不同是5套数据草地资源分布差异的主要原因,其中MCD12Q1数据与其他4套数据的草地分布面积相差最大;② 5套数据中草地分布都重叠（完全一致）或四套数据重叠（高度一致）的区域仅占39.66%,主要位于哈萨克斯坦典型草原带和部分半荒漠草原带;围绕典型草地分布区,空间一致性由内向外逐渐降低。5套数据完全不一致区域占26.78%,主要位于荒漠草原带;③ CCI-LC2000数据与其他几类数据的重叠区域最高,有76%的草地与5套数据的完全一致以及高度一致区重叠;在分布不一致区域中,极易造成混淆的土地覆被类型主要为旱作耕地、灌溉耕地、耕地与自然植被镶嵌体、裸地以及灌丛。     

LSTM支持下时序Sentinel-1A数据的太白山区植被制图

植被分类是森林资源调查与动态监测的基础与前提。当前植被分类研究大都利用光学遥感影像,然而,光学遥感成像易受到云雨覆盖的影响,难以构建完整时间序列,植被分类精度有限。微波遥感具有全天时全天候、时间序列完整的优势,在植被调查与分析中具有巨大的应用潜力。本文利用2018年Sentinel-1A微波遥感时间序列数据和深度循环网络方法,对秦岭太白山区的森林植被进行分类制图。首先利用Sentinel-2光学影像与数字高程数据对研究区进行多尺度分割;然后将处理后的时间序列Sentinel-1A数据空间叠加到分割地块上,构建地块的多元时间序列曲线;最后利用深度循环网络提取与学习多元时间序列的时序特征并分类。实验结果表明：① 与传统机器学习方法（如RF、SVM）相比,本文提出的深度循环网络方法的分类精度提高10%以上;② 在Sentinel-1A微波极化特征组合中VV+VH表现最好,与VV+VH+VV/VH极化特征组合的精度相近;③ 使用全年的时间影像构建时间序列分类精度最高,达到82%。研究表明,利用深度循环网络与时间序列Sentinel-1A数据的方法能够有效提高植被分类的精度,从数据源与分类方法上为森林植被分类研究提供了新的思路。     

基于框架数据控制的全国土地覆盖遥感制图研究

土地覆盖研究是全球变化的一个重要内容。本文针对中国土地覆盖实际情况,从遥感制图角度和陆地生态系统观点出发,建立了一种基于陆地生态系统特点的土地覆盖遥感分类体系。充分利用目视解译的精确性和自动分类的快速性,在高精度目视解译数据提供的基本覆盖类型及其位置、边界的控制下,以250m分辨率的2005年MODIS植被指数产品为遥感分类信息源,获取主要类型的详细分类信息,并结合人机交互判读分析与相关资料等的综合运用,实现2005年全国土地覆盖遥感制图。对比实地调查结果的精度分析表明:土地覆盖制图的类型分类准确,基本上反映了各地区的土地覆盖特点和分布趋势,图斑格局与影像地理特征基本吻合,全国土地覆盖制图总体准确率为91%,各类型准确率也达89%以上。     

泛北极多年冻土及重大线性工程稳定性状况

泛北极是中国“一带一路”倡议的主要合作示范区域,已有的重大线性工程及新的基础设施建设均面临着与多年冻土相关的冻融灾害及工程病害问题。在全球气候变暖及人类活动增强的背景下,泛北极多年冻土主要呈现地温升高、活动层厚度增加趋势,且低温多年冻土地温升高更加明显,20世纪70年代以来年平均地温(MAGT)升温最高可达3℃;自北向南多年冻土活动层厚度增加,且增厚趋势趋于明显,在俄蒙边境地区活动层厚度增速为3~5 cm·年-1。多年冻土退化诱发系列与热喀斯特过程相关的地质灾害,主要包括热喀斯特滑坡与热喀斯特湖,且灾害数量急剧增加,如加拿大Banks Island地区1984~2015年热喀斯特滑坡数量增加了约60倍。在多年冻土退化、热稳定性降低的背景下,泛北极铁路、公路和管道等重大线性工程出现了沉陷、裂缝等不同类型、不同程度的病害,整体上多年冻土区道路工程病害率大于30%。热融灾害及工程病害的发育均与气候及岩土、冻土条件相关,但工程病害还与工程运营期限、工程结构形式密切关联。对比泛北极道路、管道等线性工程状况及其与工程结构的关系,以及病害特征和防治措施效果,表明基于保护冻土的“主动冷却”设计原则依然是多年冻土区工程设计的主导思想。     

线性光谱混合模型的ASTER影像植被应用分析

本文利用线性光谱模型分解混合像元方法。从ASTER多光谱遥感数据提取福州地区植被覆盖丰度的定量信息,与归一化差值植被指数进行了回归分析,结果相关系数高达95％;通过对植被景观格局分析,表明研究区以中等丰度植被占据主要地位,生态系统较为稳定。     

图像数据融合的地貌类型识别分类与制图

计算机遥感地貌制图是利用航空像片或者卫星影像进行识别制图;另是利用DEM数据融合计算提取。对此,本文介绍了一种对区域基本地貌形态类型进行计算机自动分类的方法。它通过识别标志在影像上对地貌分布区进行数字化,把TM影像中的地貌信息和从DEM中提取出来的地貌信息结合,以划分出详细的地貌类型:如河北省沽源县的台地、河谷平原、开阔平原、丘陵、低山和中山6大类。最后,通过一定的算法进行分类成图。     

生态环境遥感分类数据矢量化方法与应用

遥感分类数据矢量化建库是生态环境遥感制图及其应用分析过程中主要的处理内容和基础工作。以福建省海岸带生态环境遥感分类数据为例 ,在分析遥感图像处理系统对遥感分类和专题信息提取后处理中矢量化能力不足和结果存在严重缺陷的基础上 ,综合应用遥感和地理信息基础软件平台 ,提供的系列数据管理、分析和数据转换功能模块 ,开展基于生态环境遥感影像分类数据的矢量化建库技术探讨 ,提出一个生态环境遥感分类数据矢量化建库的通用技术方法和流程 ,并对矢量化结果做了一个简要的评价和分析 ,以满足大面积生态环境遥感调查、分析和制图的实际需要。     

土地类型多级地理格网分类体系框架的建设构想

土地类型研究在综合自然地理学中具有重要的地位和意义。该研究虽在国内外已取得很多成果以及制图实践,但仍然有3个问题有待解决：（1）如何对土地类型进行系统分级、分几级;（2）如何选择土地类型各级指标要素;（3）如何利用多源数据进行计算机自动跨尺度土地类型制图。针对上述问题,本文基于国家标准地理格网提出一种土地类型指标数据库建设方案,即构建4级标准地理格网模型,以各级格网单元作为指标表达载体,选择土地类型研究普遍采用的地带、地貌、土壤和植被4要素,进行多级标准地理格网指标库建设框架设计。通过设计与分析,指出多级地理格网分类体系有其物质基础,即地球科学各学科都具有多尺度研究特征,各学科所具有的分类体系层次性可用多级格网来表达,尤其是影响土地类型分类分级系统的地貌、土壤、植被3个要素间存在相互作用,决定了三者分类体系分级数目和各级格网单元尺度应一致或相近。因此,本文基于标准格网体系,给出了一个土地类型指标数据库建设框架,以期用于土地类型研究与制图格网数据库平台的构建,为进一步开展土地类型制图实践研究提供新思路。     

基于地学知识的大尺度土地利用/土地覆盖精细化分类方法研究

人类活动对生态环境具有显著影响,大尺度土地利用/覆盖变化（Land Use/Cover Change,LUCC）作为人类活动最直接的表征,能够很好地反映这一过程,因此进行精确而迅速的大尺度土地利用/覆盖分类与提取方法研究尤为关键。全球覆盖产品GlobCover（2005/2006）数据已经具有良好的空间精度和数据准确度,但仍然存在一些分类误差。为提高地表覆被分类精度,本文以GlobCover（2005/2006）的巴西数据为例,以2005年Landsat TM/ETM影像为主要信息源,结合相应地学知识与辅助数据,利用人机交互逐栅格修改方法得到2005年土地利用数据产品。结果表明：通过对GlobCover数据和本次成果数据进行精度评价与对比分析,GlobCover数据巴西地区的总体精度为67.17%,Kappa系数为0.58,改进后产品总体精度为93.39%,Kappa系数为0.91。此外,改进后数据显示巴西常绿阔叶林面积最大,面积比例达45.67%;农地/自然植被镶嵌面积次之,比例为19.19%;封闭灌丛面积最小,比例为12.34%。农地/自然植被镶嵌和灌丛与草地2种地类的修改比例最大,其中混合像元地类比例减少3.54%,灌丛与草地比例增加3.81%。综上,改进方法可以有效地提高土地利用/覆盖分类的效率和精度,为后续大尺度LUCC产品的制作和以LUCC产品为基础的相关研究提供参考。     

孤东油田植被演化遥感分析

本文利用从1984-2001年多时相的TM和ASTER等遥感数据,对孤东油田近二十年来的植被演化规律进行研究,分析油田开发的不同阶段对植被的影响。结果表明,在油田开发初期,植被遭到毁灭性的破坏,使区域生态环境严重恶化。油井建成后,被破坏的生态环境逐步得到恢复,并向着顺向演替的方向发展,目前孤东油田的生态环境正在向着良性循环方向发展。     

中国1∶100万景观生态制图设计

中国1∶100万景观生态图系借鉴国内外传统景观制图方法和制图规范,在遥感、地理信息系统先进技术的支持下,设计研制其制图方法、制图内容、样图和技术流程,同时提出初步的景观分类系统,为今后编制中国1∶100万景观生态图奠定基础。     

MODIS_LST与AMSR-E_BT的相关性及地表温度反演

本文以2007年和2008年MODIS每日地表温度（LST）数据及AMSR-E地表亮温（BT）数据为研究对象,结合土地覆盖类型数据,统计分析MODIS_LST与AMSR-E_BT在不同土地覆盖类型、频率和极化方式条件下的相关性。结果表明,频率在18.7、23.8和36.5 GHz的AMSR-E-BT与MODIS_LST的相关性较大,且在垂直极化通道上的相关性较在水平极化上大;不同土地覆盖类型,与MODIS_LST相关性较大所对应的AMSR-E微波通道不同。同时,考虑混合像元问题对相关性的影响,对25种不同地物类型组合下MODIS_LST与AMSR-E-BT的相关性进行统计分析,发现混合像元中地物类型越多,则二者相关性越小。最后,采用多元线性回归分析法,根据不同土地覆盖类型建立反演回归模型,对部分研究区域MODIS-LST进行反演,误差平均在±3.15 K以内,与不考虑下垫面覆盖的模型比较,反演MODIS_LST精度平均提高了1.5 K。     

遥感土地覆被分类的空间尺度响应研究

不同空间分辨率遥感影像对区域土地覆被类型识别精度的影响是目前土地资源遥感研究中的热点议题。本文基于准同步的卫星传感器影像,以福建省长汀县河田盆地为研究区,结合野外调查的实验样本,依次采用最大似然法（MLC）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）3种分类器,分析土地覆被分类结果在中高空间尺度序列（1~50 m）下的变化响应特征。结果表明：不同空间尺度下的地物分类结果存在显著差异（P<0.05）,其中总分类精度和Kappa系数均随影像分辨率的降低而先升高后降低,并于4 m分辨率处达到峰值,该结果与各类地物光谱反射率的空间尺度变化特征密切相关;而不同分类器对各空间尺度影像分类结果的影响程度差异较大（P<0.05）,其中SVM的分类精度最优,MLC次之,ANN的结果较差。此外,伴随影像空间分辨率的降低,不同土地覆被类型面积提取结果的变化规律不同,导致同类地物在不同空间尺度下的提取结果出现较大差异,表明在使用多源分辨率遥感数据进行土地监测等相关研究时,其伴随的结果误差不容忽视。     

基于高分辨率卫星遥感技术的风化层厚度制图方法

区域尺度风化层厚度是制约民用和军事地质工程施工、陆域军事交通能力重要因素之一。传统方法通常都需要大量的野外踏勘和实地采样,效率较低,在人迹罕至、人不能至的地区无法完成。因此,利用高分辨率遥感技术开展区域尺度风化层厚度制图研究具有非常重要的意义。在野外调查的基础上,利用国产高分二号卫星数据,采用人机交互目视解译方法获取研究区岩性、土地覆盖类型分布图,并基于ASTER GDEM数据获取地形地貌图像;然后,以坡度、岩性、土地覆盖类型为影响因子,基于云模型理论和方法综合评估获取研究区的风化层厚度图,制图结果与野外验证数据吻合度较好,精度可达81.69%。      

城市地表覆盖组分及植被多样性与热环境关联性分析——以贵阳市为例

本文以贵阳市为研究对象,研究了地表覆盖组分及植被多样性对地表温度的影响。首先基于Landsat8 OLI多时相影像数据在GEE平台上实现了研究区域地表覆盖精细分类;然后结合不同季节8天合成的MODIS温度产品数据,利用时空统计分析、相关分析等方法分析了研究区不同地表覆盖类型地表温度时空分布特征,地表温度与不同地表覆盖组分、地表覆盖多样性和植被覆盖多样性的相关性。结果表明：贵阳市建成区主要分布有常绿阔叶林、常绿针叶林等植被,常绿阔叶林在不同季节对地表温度的降温效应明显,而不透水面对地表温度具有明显的增温效应,尤其以夏季最为显著;地表覆盖多样性与地表温度之间具有较强相关性,其中植被覆盖多样性较植被覆盖率对地表温度的影响更为显著,而不透水面的增加会明显降低植被多样性的影响。因此,要发挥城市绿地对城市温度和热岛效应的调节作用,建议可以适当增加常绿阔叶林的绿化面积,同时在空间上要提升植被多样性水平,能够较大程度改善城市热环境。     

Remote sensing classification of western Sierra Leone using landsat TM and ETM +

The study examines the changes of land cover/use resources for the period under investigation.An unsupervised vegetation classification is being performed that provides five distinctive classes and thus assesses these changes in five broad land cover classes-high/moist forests,forest regrowth,mixed savanna,bare land/ grass and water.The remote sensing images used in this work are both images of TM and ETM+in different time periods(1986 to 2001)to determine land cover/use changes.A fairly accuracy report is recorded after performing the unsupervised classification,which shows vegetation has been depleted for over the years.Changes created are mostly human and to a lesser extent environment.Human activities are mainly encroachment thus altering the landscape through activities such as population growth,agriculture,settlements,etc.and environment due to some perceive climatic changes.This vegetation classification highlights the importance to acquire and publish information about the country’s partial vegetation cover and vegetation change including vegetation maps and other basic vegetation influencing factors,leading to an understanding of its evolution for a period.     

中国1:25万土地覆盖遥感制图精度评价——以鄱阳湖地区为例

 全球及区域尺度的土地覆盖数据是陆地表层过程研究的重要基础。土地覆盖遥感制图是全球变化和区域可持续发展研究重要的支撑数据,制图精度评价对于数据生产者和数据用户都具有非常重要的意义。2011年在鄱阳湖地区的野外考察共采集包括定点验证、GPS以及解译标志3种类型的土地覆盖样点321个,本文利用剔除了时间差异影响后的287个土地覆盖样点,将样点的实际土地覆盖类型与遥感制图中相应位置的土地覆盖类型进行对比,并利用分层次评估法,即分别在土地覆盖一级类和二级类两个尺度上,采用正确得1分,错误得0分的计分方法,对2005年中国1:25万土地覆盖遥感制图在鄱阳湖地区的精度进行实地验证。结果表明:(1)在土地覆盖一级类型尺度上总体的制图精度为61.67%。其中,湿地/水体的制图精度为100%,农田的制图精度为98.4%,森林的制图精度为80.0%,聚落和草地的精度均低于20%。(2)在二级类型尺度上总体的制图精度为44.25%。其中,2个草地和3个森林及1个农田的二级类型的分类精度为0,旱地、城镇建设用地和农村聚落的分类精度也很低,分别为21.1%、29.0%和1.7%。实地调查发现,2005年左右的全国1:25万土地覆盖遥感制图基本上反映了鄱阳湖地区的土地覆盖状况。但是,对于一些具有过渡性质的土地覆盖类型,如森林和草地等,仅依靠遥感技术准确识别区分仍有一定的难度。