光谱与纹理信息复合的土地利用/覆盖变化动态监测研究

及时、准确地动态监测地球表面特性对于掌握人类和自然现象之间的关系和相互作用是非常重要的,并为决策的制定奠定基础。传统卫星遥感的土地利用/覆盖变化动态监测方法基本上可分为光谱直接比较法和分类比较法两大类,但两类方法多以光谱信息为基础来提取土地利用变化信息,而忽略纹理等空间信息。本研究中,基于变化向量分析方法,将光谱与纹理两种信息复合计算变化强度,并采用支持向量机法提取变化/非变化信息,通过监督分类确定变化区域内的土地利用/覆盖类型的转移方向,完成土地利用/覆盖动态监测。最后,利用两期TM数据,对海淀区1997—2004年进行土地利用/覆盖变化动态监测,以验证该方法。该方法较分类后比较法在一定程度上减少误差积累,降低了错误类型转化,提取的变化信息总精度达到93.1%,Kappa为0.862,比利用光谱信息双窗口变步长的变化向量分析方法提取出土地利用/覆盖变化信息的精度有一定的提高(总体精度为90.2%,Kappa为0.804)。纹理信息与光谱信息复合,能够更大拉开变化/非变化信息之间的距离,有利于动态变化信息的提取,是该方法能够有效提取变化信息的关键所在。     

基于 SPOT-5影像的吴哥地区水体提取方法研究

对于一个较小研究区提取地物信息,需要更高的空间分辨率和适合的光谱信息。以柬埔寨吴哥窟西北部为研究对象,开展基于SPOT-5影像的水体信息提取方法研究。通过分析研究区内的地物光谱特征信息,发现各地物在绿色波段和短波红外波段虽然都有下降趋势,但是水体的变化程度最大。利用这个信息建立决策树的一种水体提取模型:Band3/Band41.73并且Band1Band4。通过与NDWI法、决策树模型提取精度进行对比,证明该模型提取精度有较大提高,可有效地消除水田对提取精度的影响。     

顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取算法

遥感影像变化检测是全球变化研究的重要内容。基于两期遥感影像的变化检测方法存在数据条件要求苛刻、难以充分利用快速发展的多源遥感影像数据等问题。目前许多变化检测的参考数据中包含了一期分类矢量数据,矢量数据中往往包含了位置、形状、大小和类别属性等先验信息,充分利用这些先验信息将可提高变化检测精度。提取变化影像对象是结合矢量数据和遥感影像进行变化检测的核心步骤。本文提出了一种顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取方法。该方法利用矢量数据分割遥感影像,获取影像对象,计算影像对象纹理特征值。根据信息增益原理计算纹理特征参数的特征贡献度,选择特征参数。由贡献度指数大小确定纹理特征参数权重,计算影像对象与先验要素类别的相似度系数,提取变化影像对象。试验结果表明,基于纹理特征贡献度的特征参数选择,能有效地提高变化影像对象提取结果的精度。     

土地覆盖变化信息自适应抽样策略及其精度评估

提出了一种面向土地覆盖变化信息局域精度评估的自适应型抽样策略。结合待研究地图的土地覆盖变化信息局部特征（如土地覆盖变化类别、斑块大小、异质性和优势度）,探讨与土地覆盖变化信息精度显著相关的协变量,以预测精度的标准误差作为判断标准,识别需要提高精度预测结果可靠性的区域,以自适应地和逐步定位的方式进行样本采集。基于武汉地区的精度评价结果,自适应的抽取增加100个训练样本使得预测精度的确定系数提高了50.66%,而简单随机抽取的增加样本使得预测精度的确定系数提高了17.22%。试验表明,自适应型抽样策略能显著提高土地覆盖变化信息局域精度预测的抽样效益,减少预测精度的不确定性。模型选择的结果表明,土地覆盖变化类别和优势度指数是最优的协变量组合。     

融合IR-MAD与超像素分割的遥感影像变化检测方法

针对迭代加权多元变化检测（IR-MAD）方法提取高分辨率遥感影像变化结果存在信息分散、“椒盐噪声”现象,提出了一种融合IR-MAD与超像素分割的高分辨率遥感影像变化检测方法。该方法利用卡方分布概率密度函数与超像素分割方法技术对IR-MAD算法改进,通过IR-MAD算法获取初始变化检测结果;然后,采用多尺度的超像元分割方法生成多尺度超像素对象;最后,对IR-MAD算法提取的初始变化检测结果,利用多尺度超像素分割对象结合众数规则判断分割对象属性,获取最终变化区域。实验结果表明：本文提出方法能有效提取变化区域,减少“椒盐噪声”现象,能较好地保存地物边界信息,提高整体变化检测精度。     

一种水体提取结果的二值化影像求交优化方法

将NDWI、MNDWI、NDVI、WRI、AWEI及非监督分类法分别提取的不同时期水体信息作为粗结果,提出了利用二值化影像求交法对诸粗结果进行优化,得到多期的优化结果,然后利用PCA对各优化结果进行了处理,获得了不同时期水体面积的变化信息。试验表明该方法可以有效抑制噪声,完好地保留水面影像的边缘信息,显著提高了水体信息的提取精度,同时利用优化结果与PCA分别得到的变化量验证了PCA方法的监测精度。     

动态监测变化信息提取

在土地利用遥感动态监测变化信息提取过程中,利用自动发现方法得到的变化图斑灰度值是分布在一定范围内的,为了能高效地提取出区域变化信息,利用Photoshop图像处理技术,将变化图斑及其背景二值化,并利用本文提出的似四邻域边界矢量化算法进行自动矢量化处理.然后,对比其它方法处理得到的变化信息对提取的矢量边界进行编辑处理,提高数据室内处理精度.     

基于变化向量分析的土地利用／覆盖变化动态监测（Ⅰ）——变化阈值的确定方法

本文以北京市海淀区为例，把变化向量分析方法引进到了当前国内的土地利用／覆盖变化监测中，针对变化向量分析方法中变化阈值确定的难题，提出了一种双窗口变步长阈值搜寻的新方法，从海淀区的实例研究结果看，变化的检测精度可以达到87％以上，表明变化向量分析法在解决阈值问题后，确实可以有效地提取土地利用／覆盖变化信息。     

基于混合像元分解与EM算法的中低分辨率遥感影像变化检测

中低分辨率遥感影像中广泛存在的混合像元极大地限制了变化检测结果的精度。基于混合像元分解技术,能够深入到像元内部,比较不同端元的组成分差异影像,然后获取亚像元级别的变化信息。如何从差异影像中确定合适的变化阈值,从而准确地判断变化是否发生,是一个难点问题。在高斯模型分布假设的情况下,采用最大期望法（expectation maximization,EM）自动提取最佳阈值,完成自适应的变化检测过程。选择了两种典型的阈值选择方法与该方法进行比较,结果证明基于EM的自适应变化检测方法可以更准确地提取变化信息,具有较好的稳健性。     

多通道奇异谱分析提取的CORS站大地高形变信息

针对GNSS测站噪声与局部效应对坐标时间序列精度的影响,提出有效提取CORS站网大地高时序形变信息的多通道奇异谱分析方法.MSSA方法提取的研究区各测站共有垂直形变信号,总体趋势上表现较为一致的起伏波动,其振幅并非恒定,而是随着时间变化增大或减小.MSSA方法重构的时间序列精度普遍高于FFT多周期重构法,38座CORS站中92％的测站采用MSSA方法重构之后其精度均有不同程度地改善,精度提升了2.01％～16.89％.实验结果表明:MSSA方法相比FFT方法更合适区域CORS站网大地高时序共有形变信息的提取,研究结果有助于发掘水负荷迁移与形变之间的作用机理,可为陆地水储量变化精确监测提供重要技术参考.     

TM数据在土地利用动态监测中的应用

土地利用动态监测的目的在于定期或不定期地了解土地利用的动态变化趋势,为土地资源的规划和治理提供依据。本文介绍TM数据在土地利用动态监测中的应用方法,阐述了减少夸大变化程度的根本措施在于提高每次单独分类的精度及不同时相遥感数据的空间配准精度。通过对多时相TM数据单独分类结果的对比,得出土地利用动态变化信息     

基于中巴卫星影像的土地利用分类精度评价

本文对某地区的中巴地球资源一号02星CCD数据进行监督分类,并将影像分类结果进行精度评价,得到了中巴影像分类传统的精度报告。在此基础上,为了使精度可信性更高,提出了一种新的精度评价方法;即在中巴影像分类后结果图上随机抽取其图斑总数的5%,将其与研究地区土地利用数据库结合ArcGIS,进行叠加比较,对抽取出的各图斑类别进行面积对比,在一定程度上评价了中巴影像的分类精度,并对分类结果进行了量化的精度评价,从而丰富了精度评价的内容。从研究结果表明,经过面积对比,可以较精确地看出中巴影像分出的沙地、城市用地及冬小麦的精度比较高,但村庄和有些耕地光谱特征相似难以区分。     

最小二乘法在土地复垦场平整中的应用

在满足土地复垦用途要求的前提下,设计场地平整参数,提高平整土方量计算精度。研究方法:采用最小二乘法。研究结果:用最小二乘法设计场地平整参数的法方程、土方量计算公式及其精度分析公式。研究结论:用最小二乘法进行场地平整参数设计及土方量计算,适用范围广,计算精度高,而且易于计算机实现。     

土地利用动态遥感监测控制点影像库管理系统建设

随着遥感技术的飞速发展及其在新一轮国土资源大调查土地利用动态遥感监测项目中的广泛应用,对遥感数字正射影像图（DOM）的制作精度和效率有了更高要求。为适应新技术发展和监测任务的顺利实施,本文开发了“国家级土地利用动态遥感监测控制点影像库管理系统”。该系统控制点选自影像上点位清晰且相对固定、周围有明显参照地物的点,采集方法是GPS外业实测,实测精度满足0.5m。对各点建立详细的外业实测点之记文件,包括仪器标称精度、点位各类坐标值、点位描述及影像与实地示意图等。采用该控制点对影像精纠正后,以此为中心裁取200×200像素大小范围的标准影像。该系统通过输入指定的条件或输入坐标方式、屏幕选取范围方式或输入行政辖区检索出所需要的控制点,通过系统的影像模式识别功能,实现对原始遥感影像的自动、半自动匹配、纠正等功能,同时计算残差值,用于检查匹配和纠正精度。本文着重阐述了为提高遥感正射影像图制作精度而建立实测控制点影像库的作业方法和技术指标。2005年度的工作实践业已证明该方法切实可行,满足实现预期目标的要求。     

基于遥感技术的土地利用快速分类

针对大规模、复杂的地类环境下,土地利用分类快速提取改进传统单一监督分类方法精度低等不足,以大连市部分区域作为研究区,采用"分区处理"方法进行研究,并用内部与外部精度评价方法进行精度评价。研究结果表明:"分区处理"方法精度明显优于单一监督分类方法的精度,并且能快速分类,提高工作效率,对合理开发土地资源政策的制定有一定的辅助意义。     

一种加入空间关系的海岸带遥感图像分类方法

 海岸带作为海洋、陆地和大气共同作用的地带，其地物混杂度大，变化频繁，单纯利用光谱特征分类难以取得理想的精度。 但海岸带地物滨临水体，而水体与地物存在巨大光谱差异，易于识别。据此，本文尝试提出一种简单的加入空间关系的遥感图像分类 方法，即，先准确识别出海水类，然后统计非海水类的每一个像元到最近海水的空间距离。由于不同的海岸带地类距离海水的空间距 离有其自身的特点，因此，利用这一距离信息辅助分类能提高分类精度，尤其是针对那些光谱特征相近而距离相差较大的地类。     

利用SRTM-DEM和TM数据提取平原山地信息的研究

研究表明,基于SRTM-DEM派生的坡度模型进行平原、山地的自动提取具有很大的实效性,但坡度分级方法的选择及阈值的设定对提取结果具有较大影响;在此基础上,对区域植被、土壤、水文、地质等多地理要素信息及制图综合知识的综合运用,可大大提高基于知识的遥感专家修正精度;二者结合,初步实现了基于SRTM-DEM与遥感的平原、山地自动半自动提取,改进了传统手工和野外调查为主的提取方法,实现了地貌信息的数字化、定位化及定量化,为全国1∶100万数字地貌信息提取与集成奠定了基础。     

面向对象的高空间分辨率影像分类研究

采用面向对象遥感影像分类方法,进行了高空间分辨率遥感影像信息提取试验,分析了其与基于像元方法的信息提取结果的差异,试验研究表明,在目视效果上,传统方法的分类结果图中椒盐现象非常明显,而面向对象方法可以有效地避免椒盐现象;在分类精度上,面向对象方法分类结果的总体精度、Kappa系数、生产者精度、用户精度、Hellden精度和Short精度均明显高于传统方法,各类地物提取效果显著提高。面向对象方法在高空间分辨率遥感影像信息提取中具有明显的优势。     

土地利用时空数据管理与挖掘应用研究

土地利用数据是进行土地管理和相关工作的基础数据之一,也是时态变化最频繁、时空关系最复杂的数据。因此,一个完善的、能够反映土地利用信息随时间动态变化的管理系统必须将时间属性纳入其中。本文通过对土地利用时空变化过程及其数据特点进行分析,应用时态GIS理论与方法,提出了土地利用时空数据管理的存储方案。基于该存储机制的土地利用数据库,能够较好地表达土地利用时空变化过程,从而提高土地利用数据的管理效率。最后分析了历史数据的信息查询、历史状态再现、数据统计、变化趋势分析及数据回滚等挖掘应用。     

基于元胞自动机的遗传神经网络在土地利用变化模拟分析中的应用

元胞自动机模型在土地扩展的转换规则设计上具有随机性,受周围环境影响较大。文中建立基于BP神经网络和遗传神经网络算法优化的元胞自动机土地扩张模型,对广州市2009—2011年进行城市扩张模拟分析。实验结果显示:BP神经网络能够较好地模拟分布较集中的耕地和林地等区域,精度可达到70%以上,而对于面积较零碎的建筑用地区域,模拟效果较差;而遗传神经网络优化算法能够总体提高模拟精度约5%,部分精度能提高至20%。同时,该算法还能充分考虑影响土地变化的各种扰动因素,优化选择驱动因子和缩短迭代次数,对于城市土地扩张研究具有可行性。