基于MODIS数据的北京西北部地区土地覆盖分类研究

本文主要基于MODIS 16天合成的NDVI时间序列数据、8天合成 LST数据、1∶5万DEM数据以及其他辅助数据相结合,进行北京西北部地区土地覆盖分类的研究。首先选取适合于MODIS数据分类的土地覆盖分类系统,然后用PCA方法对NDVI时间序列数据进行信息增强与压缩处理,以排除各种干扰因素,提高分类精度。最后结合LST数据、DEM数据及降雨温度数据,利用?齂-均值非监督分类法,进行研究区的土地覆盖分类,经过分类后处理,得到北京西北部地区的土地覆盖分类图。分类结果表明,使用250m分辨率MODIS数据,结合本文所用方法,能够实现较大区域的土地覆盖分类,并且能达到较高的分类精度。     

基于Landsat OLI影像及NPP-VIIRS灯光数据的武汉市人口密度估算

利用人口统计数据、Landsat OLI和NPP-VIIRS夜间灯光数据,分别提取武汉市主城区及城乡结合部的不透水地表盖度,并结合人口统计数据对武汉市15 m×15 m格网的人口密度进行遥感估算。结果表明:(1)遥感估算结果与统计数据回归方程的决定系数为0.876。根据城市的不同发展程度分区域提取不透水地表盖度精度很高,且利用不透水地表盖度和人口分布的关系估算人口密度的方法可行,能够满足精度要求。(2)武汉市人口呈现出明显的沿长江两岸向外逐渐扩散的空间分布特征,主城区的人口集中分布在长江、汉江及东湖沿岸,而城乡结合部的人口主要分布在主城区边缘和各区的行政中心城镇,其余区域人口分布较为零散。(3)夜间灯光数据和道路数据的加入可以有效提高利用不透水地表估算人口密度的精度。     

基于Landsat TM/ETM数据的锡林河流域土地覆盖变化

根据1987年、1991年、1997年和2000年4期Landsat TM/ETM影像的土地利用/土地覆盖分类结果,运用地理信息系统空间分析方法,分析了内蒙古锡林河流域1987~2000年间各土地利用类型及草甸草原、典型草原、荒漠草原的数量变化和空间变化特征。分析结果显示,锡林河流域土地利用/土地覆盖变化的主要特征为草甸草原、典型草原面积的大幅减少和荒漠草原、农田和沙漠化土地面积的大幅增加及城镇的扩张。其中面积增加最大的是荒漠草原,增加了2328 km²;相当于1987年荒漠草原面积的56 %。农田和城镇面积逐年增大,分别从1987年的114.3 km²和25.2 km²增加到2000年的332.1 km²和43.6 km²。面积减少最多的是羊草＋丛生禾草、羊草＋杂类草等优良高产温带典型草原类型,共减少2040 km²。草甸草原面积亦呈逐年减少的趋势,从1987年的1103 km²减少到2000年375 km²,面积减少了65.9 %。农田、沙化地及城镇等非草原土地利用类型面积增加了62.5 %。     

基于GF-1与Landsat-8影像的土地覆盖分类比较

高分一号(GF-1)卫星具有多种分辨率与大幅宽结合、重访周期短等优势,而Landsat-8卫星具有多波段、高辐射分辨率等优势。针对不同传感器参数特点,利用支持向量机分类器(SVM)对同区域同期两种数据进行土地覆盖分类对比研究。结果表明：两种传感器对应波段决定系数均大于0.92;典型样本的光谱趋势一致性良好,但在农田与林地、不透水面与裸土的典型样本可分离性方面,Landsat-8优于GF-1;GF-1与Landsat-8的分类总精度分别为90.38%和90.07%,但不同地物类型的分类精度存在差异,波谱响应函数的差异可能是导致Landsat-8对林地的分类精度高于GF-1的原因;此外,GF-1对零碎分布地物类型的分类精度高于Landsat-8,主要原因是GF-1具有更高的空间分辨率。     

基于Landsat 8 OLI影像的塔里木河下游河岸林叶面积指数反演

叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是描述植物冠层结构特征的重要参数,也是研究植物冠层表面物质和能量交换必不可少的参数。根据在塔里木河下游河岸林地利用LAI-2250实测的LAI数据,比较Landsat 8 OLI遥感数据提取的几种常规植被指数估算LAI的能力,建立LAI估算模型,并利用实测数据对模拟结果进行精度验证,生成塔里木河下游LAI分布图。结果表明:(1)各植被指数(Vegetation Indexes,VIs)与LAI均具有一定的相关性,对于不同的植被指数,二次多项式回归模型相关性均最高;(2)在不区分植被类型的样本分析中,大气阻抗植被指数(Atmospherically Resistant Vegetation Index,ARVI)与实测LAI具有最高的相关性;(3)分别针对柽柳林和胡杨林样本分析,判定系数R2和反演精度均具有不同程度的提高,对应的最适植被指数分别为归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index,NDVI)和ARVI;(4)塔里木河下游河岸植被LAI有3个高值区:大西海子水库附近、下游中部和尾闾湖台特玛湖附近。全区LAI值主要分布在0~1.5之间,均值为0.361。该研究结果为遥感提取塔里木河下游河岸林带高空间分辨率的叶面积指数数据提供了数据支持和方法支撑。     

基于MODIS 数据的长江三角洲地区土地覆盖分类

长江三角洲地区是我国经济最发达的地区之一, 人类活动对自然环境产生了很大影响。为了研究该地区人类活动与生态环境的相互作用, 利用250 m 分辨率MODIS 数据进行土地 覆盖制图研究, 采用的主要数据为增强型植被指数EVI 数据、反射率数据和DEM 数据。通过基于时间序列的滤波方法消除EVI 的噪声, 通过PCA 变换压缩数据量, 并计算均质度来表征空间维的纹理信息, 构造了一个综合性的分类数据矩阵, 依据高分辨率影像选取了训练区, 采用最大似然法进行分类, 并采用缓冲区分析技术进行分类修正, 得到长江三角洲地区的土地覆盖分类结果。利用高分辨率影像解译信息对分类结果进行了精度评价, 并将分类结果与 MODIS 土地覆盖产品进行了对比, 精度分析表明分类结果很好的反映了研究区的土地覆盖信息, 显示了本研究分类方法与技术处理在实践中的可行性及250 m 分辨率EVI 时间序列数据在区域尺度土地覆盖分类方面的优势与潜力。     

基于MODIS NDVI时序数列的柴达木盆地土地覆盖分类研究

以2003年柴达木盆地的MODIS卫星遥感影像为基础数据,结合野外实地考察资料,综合分析了2003年柴达木盆地的植被指数时间变化与空间分布特征,提取了该年度该区域各主要土地覆盖类型NDVI的时序数列曲线,采用NDVI时序数列变化曲线形状匹配方法对柴达木盆地进行了土地覆盖类型分类.在此基础上使用了将以月为单位的变化曲线转换为十二维空间中的单位向量,比较向量夹角以决定其相似度的先进算法,取得了良好的分类效果,获得了2003年柴达木盆地比较精确的土地覆盖分类图.提出了利用MODIS卫星遥感影像进行土地覆盖分类的新方法.     

面向对象的遥感影像分类方法在土地覆盖中的应用

本文基于面向对象的分类思想,以SPOT-5影像为数据,采用分层分类的方法,利用对象的多特征构建合适的特征空间,建立知识库,结合最邻近分类器与模糊规则两种方法,并使用空间关系对分类进行优化,结果表明该方法对高分辨率影像分类在减少分类不确定的同时还提高了分类精度。     

基于机载成像光谱数据的宜兴市土地利用/土地覆盖分类方法对比研究

对宜兴市机载成像光谱数据辐进行射畸变纠正、几何精确纠正和辐射定标等预处理,获得高光谱反射率图像。利用相关系数、均方差、离散度等统计特征进行面向土地利用/土地覆盖目的的波段优选,采用高光谱像元提纯分析工具获得分类所需的终端单元,并利用终端单元进行了研究区土地利用/土地覆盖分类对比研究。研究发现:最大似然法分类精度低,整体精度为84.89%,而二进制编码、神经网络分类和光谱角分类方法精度较高,整体精度分别为87.12%,88.75%,90.41%。这说明光谱角分类是最有效的高光谱影像土地利用/土地覆盖分类方法,文章研究采用的高光谱预处理以及波段选择方法是正确的。     

土地利用/土地覆盖研究中遥感图像分类精度的提高方法

合理地进行土地开发和利用是实现区域可持续发展的保障。利用遥感图像动态监测土地利用/土地覆盖状况具有快速、准确、及时的特点。如何提高遥感图像的分类精度,是动态监测中须解决的主要问题之一。该文基于传统的工作流程,探讨了在不同阶段提高遥感图像分类精度的方法,并对分类精度提高研究的前景进行了展望。     

基于混合像元分解的辽河口滨海湿地分类

滨海湿地高精度的地物分类可以为湿地监测与保护提供数据支持和决策依据。以辽河口湿地为研究对象,以Landsat8 OLI多光谱影像为数据源,结合研究区域实际地物情况,采用像元纯度指数和均值波谱法确定端元光谱,并利用全约束最小二乘混合像元技术和决策树技术制定分类规则,最后将研究区域分为芦苇、翅碱蓬、水稻、滩涂、水体(海水、虾池水、河水等)和人工建筑(包括路面、人工设施、房屋等)六大类。结果表明:该算法分类精度高于90%,结合目视判读与野外实地调查,发现分类结果符合实际地物情况。     

基于地表覆盖物光谱特征的土地覆被分类系统--以鄱阳湖流域为例

土地覆被主要表现为陆地表面的形态特性和动态变化特征,土地利用是其动态变化的外在驱动力,植被是土地覆被的“主要”而非唯一的组成部分,土地覆被也包含着它的功能特性。地表覆被物的光谱特征及其季节性变化规律是土地覆被的本质特征,也是土地覆被分类的基本依据之一;利用遥感资料所表达的地表覆被物特征值 (如以NDVI为指标的绿度值、始绿期、终绿期、波形、峰值、谷值等) 可以方便地对土地覆被分类标准进行量化处理;对于一些复杂的复合单元,应着重于它的组合 (包括组成成分和结构) 特性及其对地面过程的影响来赋予更确切的内涵。据此,构建了包含7个一级类别和20个二级类别的开放式 (open-end) 的鄱阳湖流域土地覆被分类系统,并且应用SPOT4-VEGETATION 的时序NDVI数据,对各类别的面积比重进行了分析,结果显示鄱阳湖流域的现状覆被主要由常绿覆被和作物-树-草混合覆被以及人工栽培植被 (作物) 等构成。     

基于TM和ETM+遥感分析的石家庄市土地利用/覆被变化研究

文章利用Landsat的TM 和ETM⁺数据,对石家庄市1987年和2001年的土地利用/覆被进行分类,并对这一期间发生的土地利用/覆被变化进行了定量分析。结果显示:研究区主要土地利用/覆被类型可以划分为城市用地、居住用地、农田、菜地、林地、果园、草地、水体、沙地/裸地等9类;研究区域发生的土地利用/覆被变化主要由近年来的快速城市化过程引起。变化较大的土地利用类型为城市用地、农田、菜地和林地;变化较大的区域主要分布在城市的边缘和市区的东部及西北部。     

基于QuickBird卫星数据的土地利用分类规则集研究

以天津滨海新区为实验区,研究面向对象技术的高分辨率遥感影像土地利用分类规则集。针对耕地、草地、水域、建设用地、交通运输用地、空闲地的特征差异,综合多尺度的分割特征,尝试不同的分割尺度,最终选定两个最优分割层次,即大尺度层次(分割尺度为400)和小尺度层次(分割尺度为240)。采用有效的特征参数,包括自定义的特征增强参数(NDVI参数、色度放大函数)以及最大差异特征参数、面积参数、不对称性参数、标准差参数,确定各特征的隶属度函数,最终建立分类规则集;应用该分类规则集,通过图层间信息的传递与合并,对实验区的QuickBird(QB)遥感影像进行土地利用分类,精度达86.98%,有效避免了椒盐现象。实验证明了面向对象的遥感影像分类方法可充分利用高分辨率影像丰富的信息,有效地提高分类精度。     

ETM+影像IHS融合算法改进及其土地覆盖分类实验比较

在总结PCA、IHS融合算法优缺点的基础上,发展了一种改进的IHS融合算法。利用HPF、Brovery、PCA、IHS及改进的IHS融合算法对ETM+全色和多光谱影像进行了融合实验。通过定性、定量分析比较融合影像的质量,并分别对融合后影像和原始影像进行土地覆盖非监督分类实验。选取原始影像和非监督分类精度最高的一种融合影像进行监督分类实验与比较,发现无论是非监督分类还是监督分类,改进的IHS融合影像精度均较高。     

变窗口纹理在SPOT5影像土地覆盖分类中的应用研究

纹理作为有效的空间信息,在遥感信息提取中有着广泛的应用,其中纹理窗口的选择对分类精度影响较大,而且遥感影像中不同地物类型具有多尺度特性,利用单一窗口纹理信息进行分类不能使得各地物类型同时达到较高精度.该文采用SPOT5影像对研究区进行长序列窗口纹理分类实验,并提出变窗口纹理分类方法,实验区分类实验及精度对比表明:长序列窗口纹理分类实验中,7×7窗口分类精度最高,但在这一窗口下建设用地、耕地、裸地等地类的精度仍低于总体精度;而采用基于长序列窗口纹理分类后验概率的变窗口纹理分类方法,总精度达到86.17％,Kappa系数达到0.8230,与7×7窗口分类精度相比各地物类型的生产者精度与用户精度都有进一步提高,验证了变窗口纹理分类方法的可行性.