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。     

基于高分二号遥感影像的河界水体信息提取方法研究

在高分辨率遥感影像中,部分河流水面与阴影暗色地物常常难以区分。文章基于高分二号影像数据的特点,采用单波段阈值法、归一化差分水体指数、面向对象分类法、单波段阈值法与阴影水体指数相结合的决策树法,对红水河大化瑶族自治县部分流域进行提取,并比对分析结果。     

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。     

利用SPOT-6影像提取新增建设用地的方法研究

随着我国城镇化进程的推进,新增建设用地占用耕地不可避免,特别是在城市郊区/近郊区。为加强土地管理,国土部门对土地利用进行年度变更调查监测与核查工作,重点监测各类新增建设用地。SPOT-6影像是一种投入使用时间不长的全新遥感数据源。本文基于SPOT-6影像,结合基期土地利用图,利用SEaTH算法,采用面向对象的方法,研究新增建设用地自动提取算法。首先提取基期的非建设用地图斑,在其约束下对SPOT-6影像进行多尺度分割,以分割得到的新图斑为基本单元,利用光谱、纹理等特征构建土地类型识别知识库,基于SEaTH算法来实现特征优选和特征阈值自动确定,并构建了模糊分类规则,最后将分类结果与基期土地利用数据叠加分析,获取新增建设用地。实验结果表明,应用SPOT-6影像与基期土地利用图,提取新增建设用地的精度达到88%,满足土地利用年度变更调查监测与核查的基本要求。     

基于街景图像的可解释性城市感知模型研究方法

理解城市环境对人类感知的影响,对城市合理规划及布局具有重要的人文参考价值。城市环境是一个动态变化的复杂系统,具有空间异质性的特点。由于研究方法的限制,在复杂的城市环境中,以往基于街景图像的城市感知研究难以全面精细地分析环境关键要素对人类感知的影响。本研究以武汉市中心为研究区,首先利用全卷积神经网络将街景图像分割为城市地物类型,耦合感知打分数据和随机森林算法建立6类城市感知模型;然后基于沙普利值方法分解在随机森林模型中各类城市地物对人类感知的影响,并识别城市环境关键要素;最后结合分解结果,探究在非线性模型中沙普利值方法的适用性和优势。结果表明：沙普利值方法能够有效考虑环境异质性,精确地定量表示在不同场景中各类地物对人类感知的影响;城市高楼、天空、绿地空间是对人类感知影响最大的3类地物,且地物的体积和分布与其对人类感知的影响有关,图像占比大、分布连续的地物对人类感知的影响比图像占比小、分布离散的地物对人类感知的影响大;受城市环境空间异质性的影响,主要地物类型对各类感知的影响程度和形式有显著不同;高楼与人类感知为非线性关系,且具有明显的单调递增或递减的形式;绿地空间与积极感知呈非线性关系,与消极感知呈线性递减的关系。基于可解释性方法,本研究主要分析城市环境关键要素对人类感知的影响特点,探究了城市感知模型中的可解释性问题,能够为城市感知相关研究提供方法参考和理论依据,同时也可为城市规划和景观设计提供参考。     

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。     

论遥感影像在土地更新调查中的应用

随着经济建设的发展,原有的土地利用变更手段比较落后,精度难以保证,基础资料已经无法做到图、数、实地相一致,实践证明,利用SPOT-5高分辨率遥感影像进行土地利用现状更新调查是一种行之有效的手段。本文主要应用大同市新荣区的遥感影像,建立起了土地利用现状图的解译标志,为土地利用数据库的建立作好准备。并利用SPOT-5的2.5m全色数据和l0m多光谱遥感影像的融合数据,集合外业、内业土地更新现状调查的数据,采用了监督分类及目视解译的方法,完成了土地更新调查的基本图件,充分显示了遥感技术在土地利用详查中所发挥的作用。应用遥感技术则可以快速获得土地利用和土地覆盖的动态变化信息。     

基于决策树的多角度遥感影像分类

快速准确地获取土地利用/覆被信息是遥感领域研究的一个热点课题.本文用5种决策树分类器及MISR多角度数据,对塔里木河下游地区进行土地覆被分类研究.通过对不同波段和观测角数据组合形成的6个数据集进行分类比较发现:(1)无论使用哪种分类器,相比于天底角观测方式,多角度观测都能获得更高的分类精度,特别是能显著提高灌木,林地和草地类型的分类精度,说明多角度观测能有效地反映地物的反射异质性信息,更好地区分地物.(2)与MLC分类法相比,决策树算法的分类精度更高,特别是随机森林和C 5.0方法最为突出,说明决策树的分类能力要优于MLC法.使用多角度数据集时,这种差别更明显,说明决策树能更有效地利用多角度信息.(3)4种决策树算法(J48,Random Forest,LMT,C 5.0)使用近红外波段的分类效果好于使用红光波段的分类效果,说明近红外波段能提供更多的地物反射异质性信息.     

空间分辨率与纹理特征对多光谱遥感分类的影响

多光谱遥感分类与影像空间分辨率有着密切的关系,在适宜空间分辨率影像上进行地物分类能够获得更高的精度。随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理特征被广泛用于遥感分类,但由于不同地类空间尺度不同,纹理对不同地物分类的影响程度也有所差异。本文基于高分一号2 m全色和8 m多光谱影像融合后的高空间分辨率多光谱数据构建反射率空间序列,选用3种分类方法对序列分类,并分别计算2 m融合数据及8 m多光谱影像的纹理特征,选择特征波段与相应多光谱波段组合用以分类研究,最后计算混淆矩阵评价分类精度。研究结果表明,通过回归分析得到多光谱分类的最佳空间分辨率为5 m,与其他研究中利用全色波段分类的结论一致,这说明最佳空间分辨率的选择不受光谱信息影响;对多光谱分类精度随空间分辨率变化的变化趋势分析发现,分类精度在20~30 m分辨率范围区间内快速降低,这为多光谱遥感分类数据空间分辨率的选择提供了重要参考;此外,对光谱与纹理特征结合后不同地类分类精度的变化分析显示,加入纹理特征后,冬小麦、人工建筑、有林地和水体的分类精度在2 m分辨率下分别提高了1.49%、1.51%、4.94%、1.54%,8 m分辨率下分别提高了2.95%、10.95%、5.91%、5.14%,说明引入纹理特征有利于提高分类精度,但其对不同地物类型、不同分辨率影像的影响程度不同。     

基于GF-1和Hyperion影像的新增建设用地占用地类信息提取

新增建设用地及其占用地类是年度土地利用动态遥感监测的重点关注信息,综合利用多源数据是提高占地信息提取精度的主要手段之一。现有研究基于光学与高光谱特征波段的像素级融合影像开展分析,不可避免地导致了高光谱影像光谱信息的损失。为了尽量避免信息损失,提出一种光学和高光谱影像独立分析、结果集成的新增建设用地占用地类信息提取方法。该方法首先结合土地利用动态遥感监测所定义的3种主要新增建设用地形态,利用前后两个时相GF-1光学影像的光谱和纹理特征提取新增建设用地,其次利用前时相Hyperion高光谱影像的精细光谱成像能力进行详细土地利用分类,最后通过新增建设用地与土地利用分类图的叠置分析提取新增建设用地占用地类。在北京市丰台区典型区域开展的验证实验取得了86.71%的新增建设用地占用地类属性精度,表明本方法可为土地利用动态遥感监测提供较为准确的地类变化信息。     

土地执法监察中的高分辨率遥感及变化检测技术

土地执法监察是国土资源管理业务体系的重要内容之一。当前土地执法监察工作多以传统手工作业为主,工作效率需要提升。随着高空间分辨率遥感技术的发展,借助高分辨率遥感影像实施准确、快速的土地执法监察成为可能。本文在分析实际应用需求和最新技术发展的基础上,以国产高分辨率影像提取违法建设用地为出发点,选取浙江省台州市黄岩区为研究区,开展县区级土地执法监察应用研究。借助面向对象变化检测与建设用地提取等技术获取了疑似的违法新增建设用地,取得了较好的应用效果,为挖掘国产高分辨率卫星影像在土地执法监察应用方面的潜力提供了参考。     

多时相Landsat数据动态监测城市土地利用变化——以上海市为例

近年来,上海市由于经济的快速发展,城市用地急剧增加,利用多时相的遥感影像,可以动态地定量监测这种城市化的现象。该文采用平行六面体分类法、最小距离分类法、最大似然分类方法,对上海市2002年和2009年Landsat5遥感影像进行分类并对比,发现最大似然分类方法精度最高,在此基础上,分析利用ENVI获取的土地利用类型转移矩阵,可以发现,上海市土地利用发生重大变化,城市用地面积急剧增加,耕地面积快速减少。大量的耕地资源流向了城市用地,但其他用地很少转移到耕地,这种占用不可逆。上海市各区县城市用地的扩张不仅存在数量上的差异,同时还存在着空间上的差异。     

近20年烟台主城区土地利用变化特征与驱动分析

以TM影像为基本数据源,结合土地利用现状图和土地详查数据,分析了烟台主城区1992年以来土地利用空间扩张特征与机制,以能够更好地对城市进行科学规划控制,促进城市经济协调发展。通过对1992年及2013年TM遥感影像进行处理分析,结合烟台市的社会经济统计数据,得出结论：烟台市1992年到2013年城市空间扩张向西面及沿海方向发展;城市建筑用地面积增加较多,耕地和水域面积则呈减小趋势。影响城市土地利用空间扩张的驱动因子主要是经济发展、人口增长、产业结构、交通发展及国家政策等,其中经济发展和人口增长是促进烟台城市土地利用空间扩张的主要因素。     

近十年青岛市红岛经济区土地开发利用变迁遥感分析

红岛经济区是青岛市拥湾发展战略中的胶州湾北部新兴城市核心,是近年来和未来一段时间城市经济发展和城区扩张的主要区域。基于2003年和2013年的SPOT-5和资源三号高空间分辨率遥感影像,开展了青岛市红岛经济区近10年来的土地开发利用变迁遥感监测,进行了信息提取和2时相监测结果的土地开发利用转移矩阵分析。盐田和耕地向工业用地的大面积转化。伴随着工业用地的大面积增加,公路用地的面积也在增加,附带的公路防护林的面积也有了显著的增加,研究区域的工业化发展水平显著上升。     

银川平原土壤盐渍化与土地利用强度的空间关联分析

银川平原盐渍土时空格局及其与土地利用强度变化关联关系的空间区位特征,可从土地利用强度的角度阐释土壤盐渍化的动因,为盐渍化因地制宜的治理提供参考依据。本文重点研究了盐渍土空间分布定量遥感生成方法,通过土地利用遥感制图、半方差函数的地统计学方法和灰色关联度分析法,对2004-2010 年银川平原的土地利用强度变化、土壤盐渍化程度变化及各类盐渍土与土地利用强度的关联度,进行了空间区位分布特征的可视化表达。研究结果表明:银川平原的发展仍具集聚效应,土地利用强度变化与城镇体系格局、交通干线、沟渠分布、土壤盐分含量密切相关;2004-2010 年间,银川平原土壤盐渍化存在整体减轻、局部加重的空间分布特征,与土地利用强度变化间的响应关系,存在较明显的空间差异;银川平原土壤盐渍化程度变化与土地利用强度变化间的关联度为0.7781,与水体、耕地这2 种土地类型间的关联程度最高。银川平原土壤盐渍化的干扰活动中,水体与耕地类型的利用行为是较重要的影响因子。     

农业土地利用遥感信息提取的研究进展与展望

农业用地占到全球土地面积近一半,农业土地利用（包括耕地及作物分布、种植制度、土地管理等）变化直接影响到粮食安全、水安全、生态安全和气候变化。遥感已经成为土地利用信息获取的重要手段,近年来中分辨率遥感卫星如Landsat、Sentinel以及中国高分卫星等的免费开放为国内外农业土地利用信息提取提供了前所未有的机遇,取得了一系列重要研究进展。本文从耕地分布、作物类型识别、农业种植制度以及农业土地管理4个角度分析了土地利用信息提取的最新研究进展。结果发现：① 耕地分布产品已经由过去的粗分辨率提升到10~30 m,耕地现状数据较为丰富,但挖掘遥感数据实现耕地变化历史回溯的能力有待加强;② 作物分类方面多采用地面调查数据和卫星遥感（Landsat和Sentinel-2为主）相结合的方式进行,在北美和欧洲得到了业务化运行,但对作物种植面积早期监测的能力有待加强;③ 基于遥感的农业种植制度信息获取（如撂荒）研究多集中在东欧等地区,在中国由于经济和政策因素导致的撂荒、轮作、休耕等现象也十分普遍,但具有针对性的遥感监测研究目前还相对缺乏;④ 农业土地管理措施信息提取方面,区域灌溉面积产品取得了重要进展,但数据的可靠性和准确性仍有待提高。在此基础上,我们结合遥感大数据、深度学习算法、云计算平台的发展对未来农业土地利用信息提取研究进行了展望：① 融合多源数据形成更高维度空间、光谱和时间信息的遥感大数据,提升特征提取和数据挖掘能力;② 机器学习和深度学习算法等智能化方法与基于地理学和物候信息的专家知识方法的耦合;③ 遥感云计算和大数据挖掘等前沿遥感和计算技术的应用。     

基于大规模手机定位数据的群体活动时空特征分析

城市空间与居民行为不断交互,相互影响。探究城市空间中的群体活动分布及其时空变化能够帮助数据驱动的城市规划与城市治理。基于大数据的时空间群体活动研究是当前时空大数据研究的一个热点。本文以深圳市为例,基于约1000万手机用户在某一工作日的基站尺度的手机定位数据,识别用户停留位置和停留活动,重建活动语义信息,分析用户的停留点和停留活动的分布差异,研究群体活动的时空分布模式,探讨人群活动模式的多样分布特征。研究表明：停留位置和活动分布存在差异,每人每天平均的停留个数约为2.1个,而每人每天平均从事的活动约为3.4个;不同类型的活动在时间上存在波动;群体活动存在空间分异特征,整体上服从“空间幂律”。本研究揭示了城市空间中群体活动的多样性及其时空分布特征,对于城市居民活动研究、城市交通优化和城市规划具有重要的意义。     

国土调查遥感40年进展与挑战

运用遥感技术进行土地资源调查,摸清其数量及分布状况,长期以来都是遥感领域研究的重要内容。本文首先回顾了过去40年来遥感技术在我国国土调查中的应用情况,然后围绕高分辨率影像的特征提取、大范围影像的样本获取、多时相/多传感器影像的迁移学习以及多源异构数据融合4个方面介绍了相关进展情况;接着归纳总结了现有遥感信息提取技术在国土调查中面临的4个挑战：① 高分辨率影像分类存在如何定义、选择、挖掘高级特征的问题;② 国土调查中的遥感数据集规模庞大,存在着类间不平衡和类内多样性,为这种复杂数据集获取足够、均衡、多样化的样本集是一个巨大挑战;③ 对于多传感器/多时相影像,如何低成本、及时地实现土地利用分类是值得考虑的问题;④ 从土地覆盖到土地利用存在语义鸿沟,如何合适地引入语义信息以弥合语义鸿沟需要被考虑。最后,本文对国土调查遥感技术的未来发展方向和应用点进行了展望。     

华南地区典型种植园地遥感分类研究

华南地区种植园地广泛分布,类型混杂多样,导致园地分布信息难以正确获取,为农业管理造成了较大困难。本研究基于Landsat8 OLI数据,通过数据融合、特征优化,应用随机森林算法构建面向对象的种植园地分类规则集,对华南地区典型经济作物香蕉、柑橘、葡萄、蒲葵、海枣、番木瓜和火龙果等进行类别识别,同时对比贝叶斯分类法、K最邻近分类法、支持向量机法、决策树分类法的分类效果。结果表明：数据融合会在一定程度上影响分类结果精度;植株形态、光谱特征接近,种植期交错是影响华南地区典型园地分类精度的重要原因;以中分辨率影像为数据源,面向对象的随机森林算法应用于种植园地分类研究总体精度可达88.05%,Kappa系数0.87,可以有效区分华南地区典型种植园地类别;相比于其他算法,随机森林算法在分类精度、可靠性和稳定性上具有一定优势,可为园地作物生长监测和种植管理提供科学依据。