福建省沿海砂质岸线防护林分布特征及生态修复探讨

以2019年遥感卫星影像为基础,通过监督分类与目视解译相结合的方法,获得福建省砂质岸线防护林的分布现状,结合多时相遥感影像数据,总结防护林的退化变化规律.结果表明:尽管近几十年来福建省防护林保护与修复取得了显著成效,但也有将近一半的砂质岸线存在无防护林、原有防护林消失、防护林不连续、修复后再度遭受破坏等问题.针对这些问...     

基于多源遥感数据的高山峡谷区岩性信息提取研究——以新疆乌什县北山1:50000填图试点为例

新疆乌什县北山1:50000填图试点项目位于塔里木盆地西北边缘和西南天山交接部位,海拔较高,地形切割较深,属于典型的高山峡谷区。利用ASTER、SPOT6、GF-2等多源遥感数据,基于典型岩性光谱吸收特征,进行岩性差异信息增强与提取研究,总结出一套基于多源遥感数据进行岩性单元边界划分的方法。以ASTER数据、ASTER与SPOT6协同数据、ASTER与GF-2协同数据等为基础影像数据,并选择最佳波段组合进行RGB彩色合成,从而增强影像差异,结合已有研究区地质资料,初步圈定不同影像单元边界;继而利用矿物丰度指数、SMACC端元丰度提取等方法识别研究区内主要岩性的分布位置和范围;最后结合野外实际调查数据,依据实际地质背景和影像质量进行筛选,获得最终的岩性单元解译图。研究结果为该区进一步进行地层优化划分及对比提供了参考资料。      

利用Landsat8和Worldview2数据进行协同岩性分类

提出了一种对Landsat8和Worldview2协同后的岩性分类方法。首先对Landsat8和Worldview2影像进行协同:在对Landsat 8全色波段与其多光谱进行自协同后,与Worldview2多光谱第8波段数据协同,将协同后的Landsat8中短波红外数据与Worldview2数据进行叠加,得到最后协同结果。对协同后的数据进行岩性分类:利用基于最大似然法(maximum likelihood,ML)进行初始分类,由马尔科夫随机场法(Markov Random Field,MRF)对结果进行优化得到最终分类结果。采用新疆西昆仑地区遥感数据进行了实验,结果证实协同后数据的分类结果具有更高的分类精度。      

WorldView-2影像与OLI影像协同岩性模糊分类

Landsat系列、ASTER等中等空间分辨率遥感数据（中分数据）覆盖了碳酸盐矿物、粘土矿物、铁氧化物矿物等矿物的诊断光谱区间,广泛应用于矿物、岩石信息提取,但受限于空间分辨率,混合像元现象明显,严重制约了其岩性分类精度。WorldView-2、QuickBird等高空间分辨率遥感数据（高分数据）提供了岩石地层表面丰富的空间结构信息,同时空间分辨率的提高也是缓解混合像元效应的最有效途径,但高分数据覆盖的光谱区间往往较窄,难以满足大多数特征吸收谱段位于短波红外、热红外区间的矿物、岩石信息提取。在岩性自动分类方法上,前人研究中仍以采用基于像元的分类方法为主,分类结果的“椒盐现象（Salt-and-pepper,出现在分类结果图中大量孤立的错分点或小图斑）”严重。为结合中分数据的光谱信息优势和高分数据的空间结构信息优势,同时减少基于像元的岩性分类方法中的“椒盐现象”,提高岩性自动分类精度,本文以Landsat 8 OLI数据和WorldView-2数据为例,提出了一种协同中、高分遥感数据进行面向对象的岩性模糊分类的方法。首先通过“结构协同”和“光谱协同”方案对WorldView-2数据和OLI数据进行信息协同,利用主成分变换对协同后数据的纹理信息和光谱信息进行压缩和增强,然后将增强后的纹理信息和光谱信息进行波段绑定,并进行多尺度分割。根据岩性单元间的光谱特征和纹理特征的差异,构建各岩性单元的模糊逻辑隶属度函数,实现对研究区岩性的模糊分类。实验结果表明,该方法成功划分了岩性单元的分布,总体岩性分类精度为89.35％。     

GF-1影像和OLI影像协同土地利用模糊分类方法研究

针对高分辨率遥感数据进行土地利用类型分类时出现的“同谱异物”现象,以及中分辨率遥感数据划分土地利用类型时受空间分辨率限制产生的“混合象元”问题,本文以高分一号数据(GF-1)和Landsat-8数据(OLI)为例,提出了一种协同利用高分辨率遥感数据和中分辨率遥感数据进行土地利用类型模糊分类的方法。首先,利用主成分变换的方法分别对GF-1纹理信息和OLI光谱信息进行压缩和增强,并将增强后的纹理信息和光谱信息进行特征协同;然后,根据各地物类型的光谱、纹理特征,对特征协同数据进行60、80、100共3个尺度的分割;最后,根据地物类型间的光谱特征和纹理特征的差异,构建各地物类型的模糊逻辑隶属度函数,实现对影像土地利用类型的模糊分类。实验结果表明,主成分变换的方法有效地将研究区GF-1和OLI数据的光谱、纹理信息压缩、增强,为面向对象分类中分类特征的选取提供了一种思路;同时,本文方法成功划分了研究区土地利用类型,并获得了较高分类精度,总体分类精度达到93.52%,对其它高空间分辨率与高光谱分辨率遥感数据协同分类研究具有一定借鉴意义。     

武汉城市湖泊动态变化与汛期排渍影响分析

城市湖泊具有生物栖息地、调蓄洪水和生产等功能,与人类活动和城市的持续发展息息相关。以武汉市环线为研究区,选取1999年航片、2009年Quick Bird数据和2016年GF-1卫星数据3期遥感数据,根据湖泊景观变化模型,构建了湖泊面积萎缩率、湖泊斑块分维数和湖泊破碎度3个指标,对47个主要湖泊的空间面积、湖泊形态以及破碎程度进行了系统分析。结果表明:(1) 1999～2016年武汉城市湖泊面积呈萎缩趋势,人为活动干扰较强,但有一定的遏制;(2)从二环线至外环线,武汉城市湖泊面积萎缩类型由建筑用地侵占向围湖成塘转变,与城市化进程中土地利用的转移状况相同;(3)湖泊萎缩区域与城区汛期渍水存在极强的相关性,渍水严重地区湖泊萎缩较显著。因此,做好城市湖泊的生态环境保护,树立人与自然和谐相处的理念,促进湖泊资源的可持续利用是未来的发展方向。     

利用Landsat-8和Worldview-2数据进行协同岩性分类

提出了一种对Landsat-8和Worldview-2协同后的岩性分类方法。首先对Landsat-8和Worldview-2影像进行协同:在对Landsat-8全色波段与其多光谱进行自协同后,与Worldview-2多光谱第8波段数据协同,将协同后的Landsat-8中短波红外数据与Worldview-2数据进行叠加,得到最后协同结果。对协同后的数据进行岩性分类:利用基于最大似然法(maximum likelihood,ML)进行初始分类,由马尔科夫随机场法(Markov Random Field,MRF)对结果进行优化得到最终分类结果。采用新疆西昆仑地区遥感数据进行了实验,结果证实协同后数据的分类结果具有更高的分类精度。     

基于多元参照光谱的SAM岩性划分方法

光谱角制图（SAM）是一种光谱匹配方法,通过量化目标地物光谱与已知参照光谱的相似程度来判断目标地物的类型,广泛应用于多光谱遥感岩性识别。目前,岩石单元训练区内像元的均值光谱,往往作为代表该岩石单元的参照光谱来进行光谱角制图,而使用均值光谱作为参照光谱库的方法,并未考虑岩石单元内部固有的光谱差异性,很大程度上影响了SAM分类效果。为了消除SAM岩性划分时岩石单元内部的光谱差异的影响,本文采用了一种多元参照光谱的SAM岩性划分方法。首先,依据研究区已有地质资料和Landsat-8影像特征,选定各类岩石单元训练区;接着进行各岩石单元训练区内部像元的光谱差异性分析,和各训练区之间的样本可分离性分析,分别使用均值参照光谱库的SAM方法和多元参照光谱库的SAM方法对研究区Landsat-8影像进行了岩性划分实验。研究结果表明,多元参照光谱库的SAM岩性分类方法很好地改善了岩石单元内部光谱差异性对均值参照光谱库的SAM岩性分类方法的影响,分类精度显著提高。