面向对象的GF-1卫星影像苹果树遥感提取研究-以山地丘陵地区的栖霞市为例

国产高分卫星1号（简称GF-1）可提供高空间分辨率遥感数据,这为实现精准农业提供良好的数据保障。但是,其在复杂地形作物遥感提取方面的适用性仍需要进一步探索和分析。因此,以山地丘陵地形为主的栖霞市为研究区,基于GF-1影像数据利用面向对象分类法提取苹果树的种植面积和空间分布信息。研究结果表明：引入植被覆盖度和坡度信息的面向对象决策树分类方法（简称优化分类方法）能够有效提高苹果种植面积的遥感提取精度为94.1%,生产精度和用户精度分别为87.3%和90.3%。相比于最大似然监督分类和无辅助信息的面向对象决策树分类方法,本研究的优化方法遥感提取面积精度分别提高了17.4%和0.3%,生产精度分别提高了10.1%和2.6%,用户精度分别提高了10.1%和2.8%。该研究成果以期为GF-1卫星数据在山地丘陵地区的果园信息遥感提取提供基本的技术支撑和实践经验。     

基于决策树的郑州市土地利用与覆盖分类研究

以Landsat-7 ETM 1-7多波段遥感影像为数据源,采用决策树分类方法对郑州市土地利用及植被覆盖现状进行分类研究.在分析遥感影像波段载波信息量及野外样本选择、室内对比试验的基础上,制定节点上的分类规则,形成土地利用及植被覆盖色斑图,分类精度达到94%.结果表明:决策树方法优于传统的统计学分类方法,对数据并不要求正态分布,并且可以处理来自于遥感数据中的噪音和丢失数据.决策树分类法有诸如分类准确、高效,分类标准明确,分类结构直观、精度易于控制、分类自动化程度高等优势.     

决策树在遥感影像分类中的应用

在充分了解决策二叉树分类过程的基础上, 以西藏波密地区的TM遥感影像为研究对象, 提取并分析各种典型地物的反射光谱特征, 利用不同地物的光谱差异并结合人工目视判读建立了一组能够精确、快速划分遥感影像的分类规则。用ENVI建立分类决策树对实验区遥感影像进行分类, 并将分类结果和传统的最大似然法相比较。结果表明:决策树分类的总体精度和Kappa分别为97.15%和0.9644, 优于传统的最大似然法, 取得了较为满意的分类结果。     

决策树在遥感影像分类中的应用

在充分了解决策二叉树分类过程的基础上,以西藏波密地区的TM遥感影像为研究对象,提取并分析各种典型地物的反射光谱特征,利用不同地物的光谱差异并结合人工目视判读建立了一组能够精确、快速划分遥感影像的分类规则。用ENVI建立分类决策树对实验区遥感影像进行分类,并将分类结果和传统的最大似然法相比较。结果表明：决策树分类的总体精度和Kappa分别为97.15%和0.9644,优于传统的最大似然法,取得了较为满意的分类结果。     

基于概率神经网络的遥感影像分类方法

在对数据进行归一化处理的基础上,将概率神经网络用于遥感影像分类,并探讨样本区的选择和高斯基函数标准差对分类精度的影响。用西藏波密地区1999年的TM遥感影像进行分类试验,并将分类结果和经典的最大似然法进行比较。结果表明：概率神经网络的总体分类精度和Kappa系数分别为94.5%和0.934,取得了较为理想的识别和分类效果。     

基于数据融合的土地遥感分类技术研究

以吐鲁番主要农区为试验区，运用多源遥感数据融合图像进行土地利用现状调查及葡萄种植面积遥感调查。运用IHS变换方法进行了研究区多光谱与全色高分辨率图像的融合工作，生成了质量较好的图像。用于土地分类及葡萄面积提取。在对研究区土地利用类型的分类中，本文采用的分类方法是结合目视判读的经验，在无监分类法和有监分类法的基础上，辅以地面数据，在遥感图像处理常规分类方法的范畴内，采取最大程度的有利于提高分类精度的措施，得到了全试验区相对最高的计算机自动分类精度65％；然后采取分区分类或人工解译改进分类结果，可使研究区的土地利用分类精度超过90％。因此，此方法在土地利用现状调查及作物面积监测中是可行的。     

遥感影像分类方法在水体面积估算中的比较研究

随着遥感技术的广泛应用,利用遥感影像提取水体信息为水文研究提供了基础数据.目前进行水体提取所使用的遥感数据分辨率较低,影响了水体提取的精度.Landsat TM遥感影像主要依据水体在7个波段上光谱的不同特征以及其他地物与水体的区别,通过分析水体及背景地物的光谱值,利用单个波段或多个波段组合来提取水体信息.以昭平台水库的TM数据为例,对其进行了几种提取水体信息方法的研究.通过总体精度及Kappa系数的对比,选择最优分类方法,并将该方法用于水体面积的估算.     

融合无人机LiDAR和高分辨率光学影像的点云分类方法

点云分类是激光点云数据处理的重要环节,探索自动、高效、高精度的点云分类方法具有重要意义.通过分析同机获取的LiDAR点云与高分辨率光学影像的特点,提出了融合无人机LiDAR与高分辨率光学影像的点云分类方法.首先将LiDAR点云投影到二维平面并构建不规则三角网模型,然后寻找同名点对完成与光学影像的配准与融合,进而将光学影像的光谱信息赋予无人机LiDAR点云,接着从光学影像上提取光谱特征、从LiDAR点云上提取多尺度几何特征构建分类特征集,进一步通过CFS特征选择算法实现特征集的降维,最后运用随机森林分类算法实现点云分类.实验结果表明,本文分类方法的总体精度可达89.5%,Kappa系数为0.844,与未经特征选择的分类结果相比精度提高了1.1个百分点,与单纯依靠LiDAR或者光学影像的分类相比,精度分别提高了5.4和14.9个百分点.本文方法不仅有效避免了基于点云属性内插构建新的图像融合方式带来的计算误差,同时解决了单尺度下构建几何特征时难以确定最优空间分析尺度的问题,并且对特征集进行优化选择从而有效提高了数据处理的效率.     

基于面向对象的降水粒子识别研究

双偏振雷达的主要用途之一就是降水粒子识别,目前主流的方法为模糊逻辑分类(FL),但是该方法仅使用单个距离库的信息,易受到噪声的影响。基于模糊逻辑方法的不足,利用聚类分析,提出了一种面向对象的降水粒子分类方法,即在模糊逻辑分类基础上考虑距离库与不同降水粒子的距离以及周围距离库类别信息。基于广州S波段双偏振雷达的观测数据进行降水粒子识别验证,结果表明使用的面向对象的降水粒子识别方法可有效地降低噪声对分类结果的影响,且符合降水粒子的微物理特征。     

面向对象的GF-1卫星影像苹果树种植面积遥感提取研究——以山地丘陵地区的栖霞市为例

国产高分卫星1号(简称GF-1)可提供高空间分辨率遥感数据,这为实现精准农业提供良好的数据保障。但是,其在复杂地形作物遥感提取方面的适用性仍需要进一步探索和分析。因此,以山地丘陵地形为主的栖霞市为研究区,基于GF-1影像数据利用面向对象分类法提取苹果树的种植面积和空间分布信息。研究结果表明:引入植被覆盖度和坡度信息的面向对象决策树分类方法(简称优化分类方法)能够有效提高苹果树种植面积的遥感提取精度为94.1%,生产精度和用户精度分别为87.3%和90.3%。相比于最大似然监督分类和无辅助信息的面向对象决策树分类方法,优化分类方法遥感提取面积精度分别提高了17.4%和0.3%,生产精度分别提高了10.1%和2.6%,用户精度分别提高了10.1%和2.8%。该研究成果以期为GF-1卫星数据在山地丘陵地区的果园信息遥感提取提供基本的技术支撑和实践经验。     

利用遥感估算区域气温评价站点代表性——以藏东南林芝站点为例

遥感地表温度(Land Surface Temperature,LST)产品时序数据可用于分析基准气候站点的环境代表性,但LST空间变异性明显高于气温,容易低估站点代表性,因此提出首先建立面上气温的遥感估算模型,再用模型估算气温(和LST产品具有相同时空分辨率)评估站点代表性的方案。以藏东南林芝国家基准气候站点为例,首先提取气象站点2000-2011年8 d平均日最高气温(T-air)和MODIS地表温度产品(MOD11A2,8 d合成,1 km空间分辨率),分析LST与T-air之间的相关性以及其他因素对相关性的影响;而后利用Cubist回归树算法,建立了基于LST、日序、晴空日数的T-air估算模型(RMSE=1.4718℃,r~2=0.95);最终将模型用于林芝站周围附近区域计算T-air,并对林芝站点代表性加以评估,结果表明,新方案得到的结果更加可信,林芝站点代表范围为15 km×15 km,而基于LST计算得到的林芝站代表范围仅为3 km×3 km。     

基于熵权法的土地覆被动态遥感监测与评价——以新疆伊犁地区和博州为例

基于MODIS数据,选取植被净第一性生产力（NPP）、温度植被旱情指数（TVDI）、改进型土壤调整植被指数（MSAVI）、陆地表面温度（LST）4个对干旱地区地表覆被具有显著指示作用的指标,结合IGBP土地利用类型分类图,以新疆伊犁地区和博尔塔拉蒙古自治州（简称博州）为例,对研究区2003—2007年土地覆被动态进行监测,并利用熵权法确定各个指标的权重,在此基础上进行土地覆被动态的综合评价。结果表明,不同指标对不同的土地利用类型具有不同的适宜性和指示度;在新疆伊犁地区和博州,土地覆被动态地域差异性明显,土地覆被退化程度较大的土地类型为水体、草地、永久湿地、城镇,而森林、灌木林、荒漠草原和农田等土地类型有所改善,呈现出＂局部改善、总体退化＂的局面;引用熵权法将多个遥感指标综合起来进行土地覆被动态的监测与评价的途径是可行且有效的,可为干旱区土地覆被、荒漠化、土地退化、植被变化等工作的监测与评价提供可靠的技术方法与有价值的案例。     

基于ERA5资料的吉林省东部山区分类强对流预报阈值分析

利用高时空分辨率的ERA5再分析资料分析了吉林省东部山区近10a暖季(4—9月)出现的雷暴大风型、冰雹大风型、复合型等3种类型的分类强对流个例,通过绘制箱线图后进行不同类型环境对流参数分析,得到预报阈值.结果表明:基本对流参数中,3种类型的强对流天气对应的850hPa与500hPa温差阈值为25.3℃;广义位温阈值分别...     

黑河流域土地覆盖分类数据的建立及其影响的模拟

基于黑河流域1:100000土地覆盖分布图, 融合了1:1000000植被分类图, 按照美国地质调查局(USGS)提出的土地覆盖分类标准, 合成了与全球土地覆盖类型分类标准相同的空间分辨率为1 km黑河流域土地覆盖类型分布(简称综合分类).将综合分类数据与USGS全球土地覆盖类型数据在黑河流域范围内进行对比, 发现土地覆盖类型分布变化区域主要集中在流域中游的绿洲区, 许多绿洲在全球数据中体现为草地, 在综合分类中为灌溉农田, 同时综合分类数据中较全球数据增加了许多城镇用地.利用两套土地覆盖类型分布数据对2003年黑河流域中上游大气要素进行了模拟, 比较了不同土地覆盖类型分布对气温等大气要素的影响, 结果显示, 土地覆盖参数中地表反照率和比辐射率的空间分布与近地层大气要素和土壤温、湿场分布的空间相关性高;比辐射率和粗糙度变化对局地大气、土壤要素影响较大, 绿洲区土地覆盖类型大多由草地变为灌溉农田, 导致了气温升高, 其中不排除城市化的影响, 无论从特征参数变化与大气要素模拟值变化场的空间相关性还是特征参数变化引起的气温变化的关系看, 气温变化与比辐射率变化关系较密切.在黑河流域中上游可以通过增大灌溉农田比辐射率来提高气温模拟的准确性, 这一结论还需要更多的观测与模拟的验证.     

滨海城市化地区热岛效应的遥感分析研究——以防城港为例

为研究防城港市热岛效应的时空变化特征及其驱动因素,设置热场强度、热岛比例指数及热岛强度3个评价指标,选用2001,2008,2015及2009年遥感数据分别进行热岛效应年际变化和季节变化分析;利用气象站数据对遥感结果进行验证;同时,从城市下垫面的组成、城市建成区面积变化以及社会经济数据等方面对热岛效应的驱动因素进行分析,研究结果表明:(1)防城港市热场强度呈逐年递增的趋势,港口区强热岛区增幅最快,年均增长率达到26.72%;(2)城市热岛比例指数逐年递增,东兴市最高,达到0.32;(3)防城港市热岛效应季节变化明显,冬春季最弱,秋季最强;(4)城市绿地和水体对城市热岛效应具有明显的降温作用。上述研究成果可为防城港市创建全国园林城市提供科学合理的建议。     

卫星遥感云分类和TBB产品在天津地区云状识别的应用分析

利用2012年4月1日至2013年7月31日地面观测资料和卫星遥感云分类、相当黑体亮温TBB产品,针对不同天气类型进行背景统计和个例分析,讨论云分类、TBB产品在云状自动识别中的应用。结果表明:地面云观测取消后,云观测业务可以依据卫星遥感产品展开,即以云分类产品为基础,结合TBB资料和天气现象进行订正。当无降水时,云状以云分类产品为主,如云分类产品为积雨云,可将云状订正为非降水云;当TBB240 K时,同时变率由负值向正值转变至接近0时,有雷暴活动发生,无论是何种云分类产品,云状可直接定为积雨云;TBB在240~260 K,为稳定性降水时,考虑为非对流性云(层积云或高积云、高层云或雨层云)。     

CN05.1气象数据在流域水文模拟中的应用——以新疆开都河流域为例

为探讨中国再分析气象数据集CN05.1在流域水文模拟中的适用性潜力,以开都河流域为研究区,分别使用CN05.1数据集和传统气象站数据驱动SWAT水文模型,采用决定系数（R ²)、纳什效率系数（NSE）和相对误差（R_e）等评价指标对二者模拟效果进行对比分析,以确定CN05.1数据的适用性;最后采用两种数据订正方法对CN05.1降水数据进行了订正,并以水文模拟效果进行评价。研究结果表明:(1) CN05.1气象数据在开都河流域的水文气象模拟中具有较强的适用性;(2) 基于SWAT模型的水文模拟显示,CN05.1数据驱动的水文模拟精度高于传统气象站数据,其率定期（1995—2005年）和验证期（2006—2016年）的R ²分别为0.81和0.73,NSE分别为0.81和0.72,R_e分别为-0.97%和0.39%;(3)两种数据订正方法均能较好地再现流域径流变化过程,但基于空间关系订正法的径流模拟效果更好,R ²和NSE均在0.72以上,|R_e|＜1.7%。由此,订正后的CN05.1降水数据一方面弥补了传统气象站数据缺失的问题,另一方面补足了未订正CN05.1降水数据在径流模拟中峰值欠佳的问题。     

基于遥感影像的都昌县土地利用变化及城市热岛分析

以都昌县为研究区,利用Landsat 8遥感影像为数据资料,采用监督分类法对研究区的土地利用信息进行解译,采用辐射传输方程法反演研究区的地表温度,分析研究区的土地利用信息和城市热岛变化特征,探究两者之间的联系。结果表明：（1）2013—2021年研究区水域、建设用地面积不断增加;耕地面积先减后增,总体呈减少趋势;绿地面积不断减少;未利用地面积先增后减少,总体呈减少趋势。（2）2013—2021年研究区强冷岛区、冷岛区和中间区的面积增多,热岛区和强热岛区面积减少。（3）改进后的归一化差异水体指数、归一化植被指数与地表温度成负相关,植被和水体对城市热环境具有一定的降温调控作用。（4）水域的地表温度均最低,其次分别为绿地、耕地和建设用地,而未利用地的地表温度最高。     

基于FloodArea的山洪灾害风险区划研究——以淠河流域为例

致灾临界面雨量、洪水淹没范围及深度的确定是暴雨山洪灾害风险区划的核心环节。本文以淠河流域为研究区,利用统计方法与水文模型相结合的方法确定雨-洪关系,得到致灾临界面雨量;基于FloodArea开展洪水淹没模拟,叠加承灾体信息,得到T年一遇洪水淹没风险评估与区划图。通过对2015年13号台风"苏迪罗"强降水过程的淹没反演,验证表明:无论是洪水淹没范围还是淹没水深,FloodArea模拟值与实况值均较为吻合。综合来看,淠河流域暴雨山洪灾害风险区划与评估结果较为合理;基于FloodArea模型在淠河流域具有较好的洪水淹没模拟效果,可用于暴雨洪涝灾害风险评估与预警。