基于多源遥感的土地利用动态变化信息综合监测方法研究

利用遥感信息融合技术，对不同时相的TM和SPOT多源遥感数据进行融合，提出了一套基于变异特征的土地利用动态变化信息的监测方法---变异特征监测法。并以城镇居民点的动态变化监测为例进行了验证，结果表明：与其它方法比较，利用该方法进行监测可以获得更高的位置精度和面积精度，具有很好的时效性和可继承性，且不受传感器类型影响，宜于推广应用。     

基于面向对象技术的建筑物震害识别方法研究

2010年1月12日海地发生7.3级大地震,造成首都太子港大量建筑物损毁.从震后甚高分辨率遥感影像中可以发现在倒塌和部分倒塌建筑物的周围存在很多瓦砾.因此,可以将瓦砾作为建筑物倒损的震害特征.分别采用基于像元的方法、面向对象的方法、综合地统计学纹理的面向对象方法自动提取建筑物瓦砾,并对3种方法的分类精度进行了评价,研究...     

基于NDⅡ及NDⅥ提取水稻信息的对比研究

基于水稻和银杏混合区的TM影像,分别引入NDⅡ及NDⅥ提取研究区水稻信息,通过总量精度和位置精度的对比,发现NDⅡ提取结果均优于NDⅥ。对研究区水稻和银杏样点的NDⅥ值和NDⅡ值进行对比,发现其NDⅥ值相近,而NDⅡ值相差较大。这从另一方面解释了利用NDⅡ提取水稻结果优于NDⅥ。     

基于夜间灯光数据的环渤海地区城市化过程

利用1992年、1996年和1998年的三期DMSP/OLS夜间灯光数据,提取了区域尺度的环渤海地区20世纪90年代的城市群空间信息,建立了城市群地区面状、线状和点状城市化空间模式,分析了环渤海城市群地区20世纪90年代的城市化过程。基本结论如下:①20世纪90年代环渤海城市群地区城市斑块数量增长较快,城市化过程明显,但小斑块所占比重较大,城市斑块破碎度增加。同时,区域内城市重心基本维持在经度117.93o和纬度38.49o附近,整体上表现出向西北方向移动的趋势。②20世纪90年代环渤海城市群地区城市化过程基本上可以从空间上概括为在中心城市和大城市周围的面状城市化过程、沿交通干线周围的线状城市化过程和广大区域内以新兴小城市或小城镇出现为特征的点状城市化过程三种基本过程。其中,面状城市化过程一直居于优势地位,但面状城市化过程的基本有效范围主要局限在面状城市斑块周围3￣4km范围。线状城市化过程和点状城市过程所占的比例相对较小,但表现出明显的增强趋势,在区域内的影响范围正逐渐扩大。     

基于SVM的多源信息复合的高空间分辨率遥感数据分类研究

遥感图像尤其是高空间分辨率（1—4m）遥感图像在土地利用和土地覆盖变化方面有着广阔的应用前景，传统高空间分辨率遥感图像信息提取方法存在精度和分类效率低的不足。本文提出的基于SVM的分类方法，复合光谱、纹理和结构信息等多源数据信息，对IKONOS高空间分辨率图像进行分类，并与最大似然法和单源数据（光谱）SVM分类结果进行定性和定量比较分析。研究结果表明，多源数据复合的SVM高空间分辨率遥感图像分类方法，能够有效解决单源数据信息图像分类效果破碎的问题；总精度达到68．38％，Kappa达到0．5993；对高维输入向量具有高的推广能力；比单源信息的SVM和最大似然方法图像分类精度更高，适合高空间分辨率遥感图像分类。     

1960-2012年内蒙古寒潮时空变化特征(英文)

In this study, we analyzed the spatiotemporal variation of cold surges in Inner Mongolia between 1960 and 2012 and their possible driving factors using daily minimum temperature data from 121 meteorological stations in Inner Mongolia and the surrounding areas. These data were analyzed utilizing a piecewise regression model, a Sen+MannKendall model, and a correlation analysis. Results demonstrated that(1) the frequency of single-station cold surges decreased in Inner Mongolia during the study period, with a linear tendency of –0.5 times/10a(–2.4 to 1.2 times/10a). Prior to 1991, a significant decreasing trend of –1.1 times/10a(–3.3 to 2.5 times/10a) was detected, while an increasing trend of 0.45 times/10a(–4.4 to 4.2 times/10a) was found after 1991. On a seasonal scale, the trend in spring cold surges was consistent with annual values, and the most obvious change in cold surges occurred during spring. Monthly cold surge frequency displayed a bimodal structure, and November witnessed the highest incidence of cold surge.(2) Spatially, the high incidence of cold surge is mainly observed in the northern and central parts of Inner Mongolia, with a higher occurrence observed in the northern than in the central part. Inter-decadal characteristic also revealed that high frequency and low frequency regions presented decreasing and increasing trends, respectively, between 1960 and 1990. High frequency regions expanded after the 1990 s, and regions exhibiting high cold surge frequency were mainly distributed in Tulihe, Xiao’ergou, and Xi Ujimqin Banner.(3) On an annual scale, the cold surge was dominated by AO, NAO, CA, APVII, and CQ. However, seasonal differences in the driving forces of cold surges were detected. Winter cold surges were significantly correlated with AO, NAO, SHI, CA, TPI, APVII, CW, and IZ, indicating they were caused by multiple factors. Autumn cold surges were mainly affected by CA and IM, while spring cold surges were significantly correlated with CA and APVII.     

基于不同抽样方法的遥感面积测量方法研究

众多研究结果表明,遥感和抽样技术相结合可以有效地进行地物面积的测量。目前,随机抽样、系统抽样和分层抽样方式在 遥感抽样调查技术领域应用比较广泛。本文以遥感图像为基础,从不同角度对随机抽样、系统抽样及分层抽样（包括等样本量、等 面积、等丰度抽样）进行了有益探讨,分析发现： 对于同一地物,从平均误差百分比、标准差和极差3个角度分析,随机和系统抽 样反推得到的总量精度都低于分层抽样精度; 对于不同的地物类型,利用3种分层抽样方法反推的结果与地物所占百分比成正相关 ,地物所占的百分比越大,反推的结果越好; 等样本量、等面积、等丰度分层抽样从平均误差百分比、标准差和极差3个角度分析 各有优势,跟地物所占的百分比也有密切关系。     

遥感分类结果综合制图方法研究

本文结合现有的综合制图方法,提出了一套遥感分类结果表达的综合制图方法和流程,并以小麦遥感分类结果为例,详细介绍了数据处理及符号设计过程,最后利用模糊综合评价方法对制图效果进行了评价,结果表明:将综合制图方法引进遥感分类结果的表达能够提高表达结果的总体质量等级;综合制图方法对遥感分类结果表达的各方面均有一定改善,其中在专题内容质量和整饰质量上,有显著提高作用,并且能够表达更多的数据信息。     

以地块分类为核心的冬小麦种植面积遥感估算

以提高冬小麦种植面积估算精度为目标,选取种植结构复杂的都市农业区,采用QuickBird影像数字化农田地块边界,以多时相TM影像为核心数据源,以地块为基本分类单元,进行不同特征向量组合、不同分类器的冬小麦地块分类方法研究,并对比分析了基于地块分类和基于像元分类的冬小麦种植面积估算精度。研究结果表明,基于地块分类的冬小麦种植面积估算方法的总量精度和位置精度均高于像元分类;植被指数和纹理信息的引入有助于进一步提高地块分类精度;支持向量机与最大似然均能得到高达97%的总量精度和90%的位置精度,支持向量机地块分类所需的训练样本量远低于最大似然,因此支持向量机更加适合于冬小麦地块分类;冬小麦错分与漏分情况大多发生在细碎地块,其面积总量较小,而大地块错分和漏分较少,因此相对于像元分类,地块分类能在整个区域能得到较高的冬小麦位置精度和总量精度。