城镇扩张遥感动态监测的方法研究

利用遥感技术动态监测城镇扩展己成为一个重要的研究领域和应用方向。本论文基于多源多时相遥感影像和地形数据,以福建漳州市区为示范区,探讨城镇建筑用地扩张遥感动态监测的方法。作者认为基于ASTER影像,综合利用非监督分类、多时相植被指数、城镇建筑用地的地形分布等知识建立分类决策规则,可以有效提取城镇建筑用地信息,准确度不低于90%。同时提出利用城镇建筑用地时空分布知识、多时相植被指数知识,改进TM三指数城镇建筑用地提取方法的思路,最终提取的城镇建筑用地信息满足城镇建筑用地动态变化分析的精度要求。     

遥感影像用于城市扩展监测的研究

通过焦作市城市扩展监测的实践,对以多时相遥感影像监测城市扩展进行了研究,阐述了以地形图及TM遥感影像为数据源,利用RS和GIS软件进行图像处理,提取城区扩展的变化信息,并对其扩张变化的主要方向、速度及规律进行监测和分析;论述了交通建设、政策法规、经济投资区的建设和当地的自然地理环境对城市的扩展速度和方向的影响。     

基于支持向量机的遥感影像分类比较研究

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种新的人工智能算法,较好地克服了传统分类方法中存在的小样本、非线性、过学习、高维数、局部极小点等问题,是一种极具潜力的遥感影像分类算法。本研究采用Landsat-5的TM影像,用支持向量分类法对影像进行分类,分析了支持向量机不同参数组合情况下的分类精度,并对支持向量分类法与传统分类方法进行了比较,发现支持向量分类算法具有参数选择范围宽,不要求对待分类区域地物光谱特征和影像分布特征具有先验知识,分类精度高等特点,对于在没有现场同步实测数据的区域进行精确的分类具有特别重要的价值。     

地理国情监测遥感影像解译方法对比与分析

随着社会经济的飞速发展,土地利用类型也在随之发生变化.若要合理开发利用土地,对其变化信息的提取和研究也就显得极其重要.现如今,我国大面积开展地理国情监测项目,其中普遍涉及利用遥感手段获取土地利用信息并监测其变化情况.本文围绕地理国情监测项目中常用的几种遥感影像解译方法进行对比和分析,并探讨其各自的优缺点.     

湖盆数据未知的湖泊动态库容遥感监测方法

针对现有库容遥感监测方法对无湖盆数据区域的湖泊动态库容难以直接测算问题,提出了未知湖泊水下地形数据的遥感湖泊动态库容监测方法。该方法通过多源遥感数据,匹配相对时相的湖泊面积和水位信息,构建并模拟湖盆DEM数据,据此来估算湖泊的动态库容。在算法实现上,首先采用分布迭代水体提取从遥感影像提取湖泊的多期动态边界;其次,从ICEsat GLAS激光测高数据中反演出湖泊的动态水位高程;第三,依据时间水位信息,通过邻近时相匹配,将水位高程赋给湖泊边界线,生成湖泊等水位线;第四,通过等水位线构建TIN(triangulated irregular network)和Kriging插值,得到模拟湖盆数字高程模型;最后,依据模拟湖盆DEM和水体面积分布、水位信息,计算湖泊动态库容。试验通过对博斯腾湖的多年动态库容监测与真实性检验,结果显示:最大误差为2.21×108 m3,最小误差为0.000 02×108 m3,平均误差为0.044×108 m3,均方根为0.59,相关系数达到0.99。     

基于遥感影像的水资源提取精度评价方法研究

立足于当前生态文明建设的迫切需求,以促进遥感技术在水体提取及其时空变化研究中的应用为目的,经过评价指标的选取、配置,标准参考数据的优化选择,以及评价流程的设计,研究制定了一套基于遥感影像水资源提取的精度评价方法。在此基础上,以基于深度学习的遥感水体提取算法的提取结果为实验数据,选取了湖北省部分水体作为样本,进行了遥感影像水资源提取精度评价方法实验。实验结论符合提取算法的特性,验证了提出的精度评价方法的可行性。     

赣北推覆构造格局的TM遥感影像分析

本文首先讨论了赣北地区推覆构造四种主要的TM影像鉴别标志。在此基础上,通过对该地区数字镶嵌TM遥感影像的详细解译、分析,探讨了该区推覆构造的宏观分布格局。     

基于遥感影像的天津市建设用地动态监测研究

国土监测是维护国家土地资源,保障国家与公民合法利益的重要手段.尤其是针对近年来建设用地肆意扩张,侵占农业用地与生态用地现象.本次研究基于TM影像,利用NDBI指数提取天津市建设用地信息,为监测违法用地提供动态高效的决策支持     

高分辨率遥感影像分割方法研究

在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。     

基于AdaBoost算法的遥感影像水体信息提取

AdaBoost算法利用每个特征构造一个简单分类器,然后将简单分类器进行训练组合成一个强分类器。算法能够充分利用每个分类器的优势并避免其劣势,得到一个最佳判别,达到提高分类精度的目的。本文利用TM影像,将影像各波段灰度、水体指数和谱间关系特征相结合,构成提取水体的强分类器,实现水体提取。实验结果表明,算法能够非常有效地、高精度地提取水体信息。     

多源时相遥感影像数据耦合的水库库容曲线重构

遥感技术为库容曲线的重构带来了新思路,但仍存在多源遥感影像数据难以直接应用、水库批量面积提取效率低等问题,难以形成一套系统化、流程化的方法进行广泛应用。基于此,本文提出了多源时相遥感影像数据耦合的库容曲线重构方法,并重构了深圳市径心水库的水位-库容关系曲线。试验证明,重构后的库容曲线常水位区间的库容曲线偏离率在4.23%~11.5%之间,能够为径心水库的调度管理提供参考,同时对全国库容曲线无法及时重构的水库具有参考意义。     

几种TM影像的水体自动提取方法比较

本文对几种常用的TM影像水体方法进行论述,并提出了两种水体自动提取方法,一种是将TM2+TM3>TM4+TM5的谱间关系法与IHS彩色空间构建模型相结合提取水体;另一种是基于卫星图像数据的LBV变换与归一化植被指数NDVI的遥感影像水体信息自动提取的方法。并通过实验比较几种方法的优点和缺点,IHS彩色空间构建模型的方法可以有效地提高细小水体提取的精度,LBV变换与NDVI相结合的方法可以准确地区分水体与低密度覆盖的水植混合区。     

Assessment of sedimentation in harakud reservoir using digital remote sensing technique

As per recommendations of Working Group for National Action for Reservoir Sedimentation Assessment, National Institute of Hydrology has taken up study on sedimentation for 25 reservoirs in India during X plan period using remote sensing technique. One such study for Hirakud reservoir in Mahanadi basin in Orissa for year 1999–2001 is described here. Reservoir’s original utilizable and gross volumes were 5818 and 8136 M m³, respectively. Minimum draw down level (MDDL) and full reservoir level (FRL) for reservoir are 179.83 and 192.02 m, respectively. Linear Imaging Self Scanning (LISS)- III data of Indian Remote Sensing Satellites (IRS) 1C and 1D, covering elevation range between 180.68 and 191.89 m, were used. Rule based classification was applied to ‘water index’ and radiances of near infrared band to determine water spread area. Revised live storage capacity was 4842 M m³. The silt index for the live storage area was 2.623 ha m (100 km² year)^-1 (0.376 % of live storage or 21.9 M m³ year^-1). Total live storage lost in sedimentation was 984 M m³ (16.90 % of live storage).     

面向对象的遥感影像时空特征模型研究

对遥感影像的影像对象进行时空特征分析是遥感影像的智能分析与解译的基础,现有的时空数据模型不能满足影像对象时空特征分析的需要。文中基于遥感影像多尺度分割产生的影像对象用面向对象的方法建立时空特征数据模型,此模型可以满足对象存储和基于时间、空间、特征、属性查询的需要。同时,将此模型应用于遥感影像中海岸线与海岸带地物的时空特征建模,并验证模型的有效性。     

高分遥感影像的围填海变化图斑自动提取方法

针对已有的围填海图斑提取方法精度不高、普适性不强、自动提取结果不理想等问题,该文提出了通过构建归一化差异水体指数(NDWI)进行围填海变化图斑自动提取的方法。以高分辨率QuickBird影像和HJ-1卫星影像为数据源,首先,根据研究区的用海类型进行5种易混淆地物的波谱特征分析;然后,根据水体与非水体的光谱特征差异,构建2009、2011年两个时相的NDWI指数;最后,将两时相NDWI指数影像进行空间相减,设置判断阈值,识别围填海变化图斑,并以目视提取结果作为依据验证其自动提取效果。对比分析结果表明:利用该文构建的两期NDWI指数可以将大部分围填海区域准确、自动地探测出来,可以将该方法纳入到沿海地区围填海变化监测的业务中。     

基于蓝噪声理论的遥感图像森林植被纹理测量

遥感图像分割中森林植被是重要的一类目标,有效确定森林植被的纹理尺度是纹理分割的重要问题。提出一种用蓝噪声理论描述遥感图像森林植被纹理特征的方法,是一种新的植被纹理刻画和纹理尺度计算方法。研究尺度与植被纹理形态的对应关系,对于选定的探测区域,迭代寻找蓝噪声特征。迭代过程包含通过几何变换缩小区域的尺寸,用快速傅里叶变换获取区域的频谱响应,从频谱响应中提取蓝噪声特征。对于具有蓝噪声特征的区域,计算森林植被纹理的灰度分布,根据当前区域尺寸计算纹理的尺寸。实验表明,森林植被纹理单元的尺度和灰度分布测量结果准确,为进一步纹理分割提供了可靠的基础。     

Comparison of sampling methods for inventorying the stand volume using satellite remote sensing

Remote sensing is being increasingly used for forest resource inventory as it saves time and the cost. Aerial photographs and satellite images have been effectively utilized for forest inventory all over the world. This study highlights the application of IRS LISS-III imagery for inventorying the stand volume in Lachchhiwala Forest Range of Siwaliks. The satellite image was visually interpreted for forest type and density stratification. Both random as well as stratified random sampling techniques were used to see their impact on the volume estimates. Field sampling was done in the plots of 0.1 ha size. The total growing stock in all types of forests in the study area was estimated to be 1.87 mill.m³, of which Sal Forest accounted for 1.32 mill.m³, Sal Mixed Forest for 0.09 mill.m³, Mixed Sal Forest for 0.08 mill.m³, Miscellaneous Forest for 0.06 mill.m³ and Forest Plantations for 0.02 mill.m³. The results were compared with an independent field-based inventory carried out by forest department. The two sampling methods were compared by ratioing of the mean of variance (gain in precision) and it was found that the timber volume estimates using stratified random sampling technique were 15 per cent more accurate than simple random sampling. The satellite image-based inventory using stratified random sampling was found to have about 90 per cent correspondence with the inventory done by the Forest Department.     

利用最小交叉熵的多时相影像变化检测

针对目前多时相遥感影像变化检测中缺少有效的确定变化阈值方法的问题,文章提出一种基于最小交叉熵的方法:采用中值滤波方法分别消除两个时相遥感影像中的噪声;将比值法和差值法融合构造两个时相遥感影像的差异影像;通过最小交叉熵确定差异影像的最佳变化阈值,并对差异影像进行分割得到变化区域;最后对变化检测精度进行评估。实验结果表明,提出的方法具有较高的检测精度,是一种有效的多时相遥感影像变化检测方法。     

多源遥感数据管理与远程处理集成实现

针对目前对多源遥感影像数据管理与远程处理的集成应用研究较少的现状,文章基于FTP、关系数据库和空间数据库引擎设计多源遥感影像数据及其元数据与快视图数据的一体化管理方案,基于Web Service与PCI-EASI设计遥感影像远程处理服务,并对多源遥感影像数据管理与远程处理功能进行集成,通过综合运用FTP和Web Service技术,提高了数据管理效率和应用的灵活性。最后以"粤港澳水质遥感监测系统"为例,实现了对多源遥感影像数据的有效管理及水质监测业务的系统化,验证了研究成果的可行性和实用性。