高光谱遥感技术在植被信息提取中的应用

高光谱遥感技术与传统遥感技术相比,有着图谱合一和光谱连续的优势,能够实现地物的准确识别和精细分类,并且在岩矿信息提取方面取得了显著成果,然而在植被信息提取中的研究尚处于发展阶段。随着农作物估产和土地利用监测等领域对植被精细信息的要求日益提高,高光谱遥感在植被研究中的应用显得越发重要。本文针对高光谱在植被信息提取中的应用进行研究,实现传统多光谱遥感难以完成的准确识别与分类。     

光学遥感图像植被信息抑制通用方法

植被是影响岩石信息提取的主要因素之一.为此,采用一种通用的光学遥感图像增强方法,即植被信息掩模抑制方法,对植被信息进行抑制处理.该方法主要包括掩模、强迫不变及整体色调调整等3个步骤.通过对浙江省杭州市、云南省富宁县、江西省荣塘镇和广东省中西部等4个地区的实验结果表明,该方法对不同光谱、不同空间分辨率光学遥感图像上的植被...     

Hyperion高光谱数据在福建钟腾铜钼矿区的应用研究

以福建平和钟腾铜钼矿区为例,简要介绍了Hyperion高光谱数据处理技术,探讨了基于特征谱带的光谱微分及基于完全波形特征的光谱匹配等遥感矿物识别方法,初步识别出该矿区的绢英岩,并为地质资料、野外踏勘以及岩矿鉴定所证实.旨在交流基于高光谱遥感数据的岩矿信息提取方法技术,对高植被覆盖区的遥感技术应用进行探索.     

用温度植被干旱指数识别河源地区隐伏构造

针对遥感技术在植被覆盖区构造信息提取的难点,使用Landsat 7 ETM+数据提取温度植被干旱指数(TVDI),结合数字高程模型(Digital elevation model,DEM)、GF-1数据和Google earth图像,对河源地区的隐伏断裂构造进行综合解译.综合解译结果对区内大部分的隐伏断裂构造都能很好地反映,可较好地识别规模为1～2 km的次级隐伏断裂构造,以及一些延伸规模10 km以上的断裂.结果表明:TVDI线性异常能够指示隐伏断层的存在,结合DEM及多光谱数据综合解译方法能有效识别植被覆盖区隐伏断层,研究结果对植被覆盖区隐伏断层构造研究具有很好的应用价值.     

北衙金矿床遥感矿化蚀变信息提取及找矿预测

在利用遥感技术找矿中,矿化蚀变信息识别与提取起着重要作用.以北衙金多金属矿为例,选择Landsat8OLI数据,根据与矿物蚀变相关的光谱特征,采用主成分分析法,设计了干扰信息(植被、水体和阴影)去除-异常信息提取-异常分级-中值滤波-异常筛选的蚀变信息提取方案,所得结果结合遥感地质解译(岩性、构造)、野外实地查证圈定出...     

面向对象的高光谱影像湿地植被信息提取

以美国Sacramento-San Joaquin三角洲为研究区,提取高光谱遥感影像上湿地植被的光谱响应特征,用于指导面向对象的湿地植被信息提取。结果表明,基于光谱响应特征分析的面向对象分类精度为88.03%,而未利用光谱响应特征的面向对象分类精度为72.08%。在面向对象提取前对植物光谱响应特征进行特征提取,可以实现湿地植被在物种水平上的识别,并可以有效提高分类精度。     

面向桉树和车桑子精准识别的高光谱特征变换方法比较分析

相对于遥感影像,高光谱遥感影像具有光谱信息,为精准识别植被提供了新的技术支持.对高分五号(GF-5)高光谱数据进行光谱变换,结合植被指数,分析各种光谱变换方法对植被的识别能力.首先提取研究区主要的两种植被端元光谱,对实验区进行分类,依据植被分布位置,确定这两种植被分别为桉树和车桑子;然后对植被的反射率光谱进行一阶、二阶...     

PALSAR数据在植被覆盖区构造信息提取中的应用

为解决光学遥感在植被覆盖区地质构造信息难以识别提取的问题,利用具有一定穿透能力的L波段PALSAR双极化雷达数据对福建寿宁地区开展了研究。对双极化雷达图像进行了假彩色合成、滤波增强,针对HH极化通道将灰度图像变换成HSV彩色图像,突显了地质信息,并与该区ASTER多光谱影像进行了对比,分析了雷达影像优劣。结果表明PALSAR雷达构造解译结果与研究区的区域主要断裂方向基本一致,PALSAR雷达数据可以作为高效、准确的方法 ,在植被覆盖区开展遥感地质工作。     

基于光谱相似性的高度异质性喀斯特区域植被盖度提取

利用地物分布的光谱异质性与均匀性信息,提出一种基于光谱相似性的高度异质性条件下喀斯特植被盖度提取方法。研究表明,利用NDVI植被指数方法提取植被盖度时均容易低估喀斯特区域的植被盖度信息,利用像元二分模型则容易高估整个区域的植被盖度信息;而基于光谱相似性对图像进行分块后再提取植被盖度,降低了高度异质性景观对喀斯特植被盖度信息提取的影响,提高了喀斯特地区植被盖度提取的精度。     

基于GF-1的山地主要农作物种植信息提取研究

为探索GF-1 PMS多光谱数据影像在低山丘陵地貌破碎地区主要农作物遥感识别中的信息有效性,以重庆市永川区卫星湖街道为例,利用研究区多时相、多光谱特征影像,对研究区油菜、玉米、水稻等主要作物进行信息提取。提取结果显示,利用GF-1多时相多特影像,水稻作物信息提取生产精度与用户精度均达到90%以上,提取精度较低的旱地作物玉米提取效果也得到了提升,油菜作物信息提取生产精度大幅度高于用户精度,主要作物提取总体精度OA为80.93%,Kappa系数0.635,分类质量达到较好水平。基于多时相GF-1影像光谱、纹理等特征的面向对象分类方法,能够有效地提取南方低山丘陵破碎地貌地区主要农作物空间分布信息,提高主要农作物的遥感识别精度,为山地农作物遥感信息提取提供参考。