新疆西准噶尔包古图斑岩铜矿蚀变岩石的光谱特征及其意义

地物的光谱特征是遥感识别地物的主要依据,不同地物的反射光谱具有其特定的吸收特征谱带。利用ASD和PIMA反射光谱测试仪对新疆西准噶尔包古图斑岩铜矿Ⅱ号、Ⅴ号斑岩铜矿岩体的蚀变围岩(地表采样与钻井采样)进行测试,并对结果进行分析总结。根据反射光谱特征谱带获得蚀变矿物的种类,确定了岩体的蚀变矿物组合,得到反射光谱的吸收谷在ASTER数据中所处的波段;对反射光谱曲线进行数学积分,获得ASTER数据中的强吸收波段。将以上2种分析得到的吸收性波段组合应用于蚀变遥感异常信息提取,结果表明蚀变遥感异常与野外地质特征吻合程度较高。反射光谱分析表明确定岩石矿物的反射光谱特征谱带是进行遥感信息提取工作的前提,波段组合选取对提取蚀变遥感异常信息非常重要。     

ASTER数据在深圳东部滨海地区土地利用调查中的应用

以深圳市东部滨海地区为试验区,对2004年11月21日ASTER遥感数据进行辐射和几何精校正处理,实地建立分类样地;根据多边形样地矢量数据计算分析12类地物在ASTER各波段光谱反射图和分类叠合图,同时进行植被指数和短波红外5个波段主成分分析;结合GIS并利用ASTER光谱波段、第一主成分、植被指数、立体像对生成的地形因子建立土地利用分类决策树表;再根据决策树表对ASTER影像进行土地利用分类。经验证,分类结果总体精度达到85.1%。应用效果表明,利用ASTER数据进行土地现状资源调查具有很好的性价比,能够满足土地利用现状调查的准确度和精度。     

ASTER遥感影像数据在土壤盐渍化评价中的应用

本文通过运用ASTER遥感影像数据，对不同地物进行光谱分析，根据不同地物在不同波段的光谱特征曲线，分别提取植被和水体信息，然后进行非监督分类。并结合物探试验和土样分析结果，进行聚类分析，定性和定量的评价了焉耆盆地内土壤盐渍化程度分布状况。评价结果为：在焉耆盆地的平原区内，非盐渍化土壤，457．65km^2；轻度盐渍化土壤，335．61km^2；中度-重度盐渍化土壤，580．93km^2；盐土，41．11km^2。根据野外实际调查，评价结果的精度达到了85％以上。     

用ASETR图像和地统计学纹理进行岩性分类

运用新获取的ASTER数据可以对岩性进行识别与分类：首先运用地统计学中的变差函数来计算分析几种选定的岩性单元的灰度值空间变化特征；运用ASTER数据的可见光一近红外波段、短波红外(SWIR)波段以及二者的组合进行岩性的分类，分析分类精度的变化。用变差函数作为纹理的计算函数来提取图像纹理，并与原始的光谱数据结合，进行岩性的分类。结果表明，与单纯的光谱分类相比，加入纹理信息可显著改善分类精度；用不同方向的滞后距离提取的图像纹理对图像的分类结果有一定的差异，尤其是对存在明显的各向异性的岩石单元。     

基于TM影像的水域提取方法研究

在分析洞庭湖ETM＋影像中各种地物光谱特征的基础上,找出水体与其它地物之间的光谱值差异,并用单波段阈值法和多波段增强图阈值法进行水体信息提取,分析了两者优缺点,并提出水域综合提取法,即综合利用单波段TM5和多波段谱间关系（NDW I法）建立起适合于研究区水域的水体提取方法。     

用卫星高光谱数据提取江西德兴铜矿矿山废水的pH值污染指标

在对德兴铜矿矿山废水的光谱特征深入分析研究的基础上,总结了不同类型水体(酸性水、碱性水以及河流水)的特征光谱,并利用地物谱特征开展矿山废水pH值污染指标提取研究。针对水体光谱反射率低、特征光谱不明显的特点,采用矿区卫星Hyperion高光谱数据,应用ISA算法和掩膜技术识别出水体分布并进一步与MNF变换有效结合,根据波段散点图进行不同pH值水体的有效分割。为矿山废水污染的诊断和监测提供了新技术和理论支撑。     

基于遥感方法反演悬浮泥沙分布

基于遥感理论,采用地物光谱仪与光电测沙仪对同一水样同步测量的方法,确保建立相关关系数据的同步性;由地物光谱仪测得的光谱值推算出遥感反射率,并等效计算ETM₊图象相应波段的遥感反射率;由光电测沙仪测出悬浮泥沙浓度;通过对等效算出的ETM₊各个波段遥感反射率和悬浮泥沙浓度这两组数据的相关分析,得到4种形式的经验模型.结果表明,TM₄与TM₁波段光谱值的比值与悬浮泥沙浓度之间的相关系数最高,故应用该模式进行研究区域悬沙浓度反演.     

用卫星高光谱数据提取江西德兴铜矿矿山废水的pH值污染指标

在对德兴铜矿矿山废水的光谱特征深入分析研究的基础上,总结了不同类型水体(酸性水、碱性水以及河流水)的特征光谱,并利用地物谱特征开展矿山废水pH值污染指标提取研究.针对水体光谱反射率低、特征光谱不明显的特点,采用矿区卫星Hyperion高光谱数据,应用ISA算法和掩膜技术识别出水体分布并进一步与MNF变换有效结合,根据波段散点图进行不同pH值水体的有效分割.为矿山废水污染的诊断和监测提供了新技术和理论支撑.     

用卫星高光谱数据提取江西德兴铜矿矿山废水的pH值污染指标

在对德兴铜矿矿山废水的光谱特征深入分析研究的基础上,总结了不同类型水体(酸性水、碱性水以及河流水)的特征光谱,并利用地物谱特征开展矿山废水pH值污染指标提取研究。针对水体光谱反射率低、特征光谱不明显的特点,采用矿区卫星Hyperion高光谱数据,应用ISA算法和掩膜技术识别出水体分布并进一步与MNF变换有效结合,根据波段散点图进行不同pH值水体的有效分割。为矿山废水污染的诊断和监测提供了新技术和理论支撑。     

基于多源遥感数据的第四系覆盖物分类方法研究:以内蒙古旗杆甸子幅1∶5万填图试点为例

遥感图像分类技术对于荒漠草原浅覆盖区第四系覆盖物分类具有重要意义。以内蒙古旗杆甸子幅1∶5万填图试点为例,基于ASTER、GF-2等多源遥感数据,利用植被抑制法、波段比值法、主成分分析以及纹理信息提取等多种方法,充分考虑了多光谱数据的光谱信息和高分辨率数据的形状、空间结构、纹理信息等特征,结合面向对象分类法,对研究区第四系覆盖物进行了分类,并比较分析了不同分类方法的分类效果与精度。结果表明:将波段比值、主成分分析以及纹理分析多种特征作为辅助数据参与分类,其分类效果优于基于单一ASTER数据进行的分类;通过几种不同分类方法的比较分析,发现多特征面向对象分类的总体精度最高,达到85.40%,比多特征传统监督分类的总体精度提高了约11%,分类影像上地物边界清晰。该法分类技术可以为荒漠草原浅覆盖区的地质填图提供相关技术支持。     

Une nouvelle méthode de cartographie de la région d’Oran (Algérie) à l’aide de la télédétection multispectrale

We have mapped the region of Oran, Algeria, using multispectral remote sensing with different resolutions. For the identification of objects on the ground using their spectral signatures, two methods were applied to images from SPOT, LANDSAT, IRS-1 C and ASTER. The first one is called Base Rule method (BR method) and is based on a set of rules that must be met at each pixel in the different bands reflectance calibrated and henceforth it is assigned to a given class. The construction of these rules is based on the spectral profiles of popular classes in the scene studied. The second one is called Spectral Angle Mapper method (SAM method) and is based on the direct calculation of the spectral angle between the target vector representing the spectral profile of the desired class and the pixel vector whose components are numbered accounts in the different bands of the calibrated image reflectance. This new method was performed using PCSATWIN software developed by our own laboratory LAAR. After collecting a library of spectral signatures with multiple libraries, a detailed study of the principles and physical processes that can influence the spectral signature has been conducted. The final goal is to establish the range of variation of a spectral profile of a well-defined class and therefore to get precise bases for spectral rules. From the results we have obtained, we find that the supervised classification of these pixels by BR method derived from spectral signatures reduces the uncertainty associated with identifying objects by enhancing significantly the percentage of correct classification with very distinct classes.     

基于决策树模型的上海城市湿地遥感提取与分类

城市湿地是上海重要的生态基础并具有复杂多变的自然特性。研究采用决策树分类方法,以TM影像多光谱波段特征为主要分类变量,采用经K-T变换、IHS变换等光谱增强后的数据以及利用灰度共生矩阵分析影像第一主成分的纹理统计量作为辅助分类变量,结合城市湿地几何特征信息,构建上海城市湿地决策树分类模型,进行上海市湿地信息的遥感提取和分类。结果表明：（1）上海城市湿地总面积为1 277.40 km²;其中水田面积最大,占总面积的65.30%;其次为河流、库塘、湖泊和芦苇。（2）决策树模型的分类方法在一定程度上提高了城市湿地提取和分类的精度,使其达到89.05%;与传统的最大似然法相比,总精度提高了约10%。     

ASTER数据的自组织神经网络分类研究

传统的遥感数据分类方法大多基于统计学的参数估计，假设数据分布服从高斯正态分布。神经网络方法无需参数估计和统计假设，因而，近来越来越多地应用于遥感数据分类之中。介绍了基于聚类分析的自组织特征映射分类方法。ASTER卫星数据是新型遥感数据，包括 3个15 m分辨率波段和 3个30 m分辨率的短波红外波段。选择北京地区的ASTER数据作为方法实验数据，首先对数据进行了小波融合，然后进行了土地覆盖类型的自组织特征映射神经网络分类研究，把研究结果同最大似然判别法得到的分类结果进行了比较，分类精度比最大似然判别法总体提高了9％。     

Derivation of vegetation density and land-use type pattern in mountain regions of Jordan using multi-seasonal SPOT images

The mountainous region represents the most important agricultural and biodiversity haven in Jordan. The objective of this study is to characterize the seasonal pattern of land use and vegetation using multi-temporal SPOT images. Multi-temporal SPOT images were analyzed to characterize the land use and cropping pattern in the mountain regions of Jordan. The images were radiometrically corrected using invariant objects located on the image, and a linear inter-calibration method was used to calibrate the other images. A hybrid classification approach was used in the classification; the spectral signatures of the land-use classes were derived in an iterative procedure using the ISODATA and field survey data. Then, the maximum likelihood classification was applied on all images to classify the class signatures into thematic land-use types. The hybrid classification approach gives more accurate classification accuracy especially for the multi-seasonal image classification. The overall accuracy of the multi-temporal data set was achieved with 87.9%, while classification accuracy for single-date classifications were 61.3, 76.8, 72.2, and 65.5 for months of October, February, April, and June, respectively. In addition, the scene combinations that were derived from February and April were classified the land-use types almost as well as those combinations including more scenes. Regarding the classification details, the multi-temporal images enable higher level of classification for land-use types such as Anderson level 2, and produce accurate boundaries for the different cropping and farming systems.     

多源遥感数据图谱协同岩石单元分类方法

岩石单元的结构、构造、差异风化和出露状况在遥感图像上综合表现为图形纹理特征即“图”标志，其矿物成分和组合则表现为光谱特征即“谱”标志.传统遥感岩石单元分类以利用其光谱特征为主，图形纹理特征为辅，因此分类精度有限.以新疆维吾尔自治区与甘肃省交界的北山西段为研究区，开展岩石单元图形指数和光谱指数协同分类方法研究.基于Worldview-2全色图像构建的图形指数，能够量化岩石单元的层理、构造、展布形态和微地貌等特征，包括0°和45°定向滤波图像及灰度共生矩阵计算出的同质性和异质性特征图像、熵特征图像；光谱指数基于Worldview-2多光谱图像和ASTER（Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer）短波红外波段图像利用比值、和-差方法构建.多源遥感图像构建的光谱指数其光谱波段涵盖可见光-近红外及短波红外，包括RI（Ratio index）_ASTER、SI（Spectral index）_ASTER、SI_Worldview-2.采用面向对象方法对建立的图谱指数进行多尺度分割，依据不同岩石单元出露规模建立适宜的分割尺度，利用光谱指数自动提取相应岩石信息，实现岩石单元自动分类.结果表明，实验区基于图谱协同方法共划分出17类岩石单元，总体精度达到83.62%，而单独利用Worldview-2和ASTER图像，仅划分出13类和14类岩石单元.提出的图谱协同岩石分类方法可为我国西部高海拔深切割无人区地质调查及找矿工作提供新思路和遥感技术支撑.      

决策树方法在遥感地质填图中的应用

决策树理论在遥感分类中, 分类准确、高效.依据其理论方法, 对青海省民和地区的遥感数据———ETM + (enhanced thematic mapper plus) 进行了分类, 选用的ETM +数据为1999年10月份数据, 数字高程(DEM) 数据来自于1:2 5万民和幅地形图, 数据格式为MapInfo通用格式MIF, 数据进行了坐标转换(地理坐标), 对原始数据进行了处理, 从等高线中提取数字高程.对遥感数据进行地形及光照矫正, 计算植被因子及缨帽变换的3个分量, 同其他5个遥感波段结合形成原始分类图层, 同时确定目标分类结果.原始数据的采样基于目视, 首先采用不同的彩色合成方案突出不同的目标地物, 交互式进行采样, 使用IDL语言编制程序从原始数据中提取地物数字信息, 使用Clementine7.2对数据进行处理, 其中10 %的采样数据验证模型准确率, 其余数据用来推算模型, 对数据进行10次迭代, 同时给予75 %的剪枝, 得到区分不同地物(如红层、黄土等) 的最合适图层(band 1 & band 3)和具体数值, 形成决策树模型, 将决策树模型导入Envi4.0中, 对原始数据(9个图层) 进行计算形成初步分类结果图, 对初步分类结果图进行一定的碎片合并, 最终形成分类结果图.该图同1:2 5万地质图进行对比确认分类的效果, 同传统分类图比较确认决策树分类方法优于传统分类.另外来自于决策树所提取的信息, 有利于地学知识的归纳总结      

石漠化景观格局分布特征及其影响因素分析——以贵州省盘县为例

以贵州省盘县2004年石漠化现状分布为基础,探讨石漠化斑块的空间组合格局类型及其影响因素。结果表明,该区石漠化景观呈现出极强度石漠化斑块集中分布型、强度石漠化与无石漠化斑块混合分布型、潜在石漠化与无石漠化为主分布型、轻中度石漠化聚集分布型和石漠化斑块相间分布型5种空间组合分布格局。人为干扰、自然因素是造成该区石漠化空间格局存在明显差异的主要原因。从全县来看,石漠化主要分布在坡度10°～ 17. 5°的地带,其次是17. 5°～ 35°的区域。从发生石漠化的土地类型来看,轻度石漠化主要分布于灌丛和坡耕地,中度石漠化主要分布于中覆盖草地和坡耕地,强度和极强度石漠化主要分布于中覆盖草地和来利用地。碳酸盐岩的分布、地形地貌和亚热带山地气候差异形成了不同的景观类型,而有限的土地资源和土地利用方式是控制喀斯特石漠化的主导因子。通过土地利用规模调整和优化,因地适宜实施退耕还林还草等,将有望实现强度、极强度石漠化景观逐渐向无石漠化景观的转变。      

基于决策树的蓬莱市土地覆盖信息提取

以蓬莱市为研究区,对TM影像经过预处理后,进行典型地物的光谱分析。在此基础上,运用决策树分类法,选取影像的光谱特征值、NDWI值、NDVI值、K—T变换信息和DEM值等数据作为测试变量,选择适当阈值设定判别规则,建立决策树模型进行土地利用覆盖信息提取并做出精度评价。将其提取精度与监督分类结果精度进行比较,结果表明其分类精度有很大提高,尤其在研究区是丘陵地形的情况下,DEM数据的使用使林地、果园的可分性大大加强。