ALOS影像在土地覆被分类中最佳波段选取的研究

选定长江口北岸ALOS影像为实验遥感数据,以影像土地覆被分类为目的,根据信息量最大、相关性小、地物光谱差异大可分性好的原则,进行ALOS影像各光谱波段影像特性统计分析和波段组合的实验分析,结合基于信息量的波段选择指数和地物光谱特征分析方法,选取ALOS最佳组合波段为4,3,2.     

基于TM影像的面向对象地表覆被信息提取

为验证基于TM影像的面向对象分类方法对复杂地区地表覆被信息提取的可行性,以地处西南地区的渝北为例进行实验。利用样本数据对各个波段的光谱特征进行分析,取得对各波段覆被探测能力的初步认识;基于光谱特征的多尺度分割,运用面向对象分类方法对其分类。面向对象的分类方法总精度和Kappa系数分别为88.42%和0.854 7,将其与监督、非监督分类结果对比分析。结果表明,该方法有效抑制了"椒盐"现象,取得较好的分类结果。     

基于决策树的CBERS遥感影像分类及分析评价

以江苏省徐州市为研究区,以城市土地利用遥感分类为目标,采用CBERS多光谱数据的近红外波段、全球环境监测植被指数(GEMI)、归一化植被指数(NDVI)及主成分分析得出的第一和第二主成分作为分类的特征数据,基于先验知识和统计分析构建层次分类决策树,进而发展和改进了决策树交互式构建算法,实现了城市土地利用遥感分类。通过与最大似然分类器(MLC)和支持向量机分类器(SVM)分类结果的比较分析,表明基于多种特征的决策树分类器能够有效应用于CBERS遥感数据分类,在研究区具有良好的推广性。     

光谱特征扩展的时间序列Landsat数据地表覆盖分类

时间序列遥感影像常用于地表覆盖监测及其变化监测。然而,利用时序遥感数据—尤其是中分辨率遥感数据监测地表覆盖变化,其方法基本是先对多期影像分别进行监督分类然后对比分类结果。由于这种方法需要对每期遥感影像单独选择分类训练样本,而对于历史影像,常常难以获得可靠的样本数据。本文基于遥感数据定量化处理,尝试利用光谱特征扩展方法对时间序列Landsat数据进行分类:首先,结合一种新的大气校正方法和相对辐射归一化方法,对时间序列Landsat数据进行定量化处理,以消除各期影像之间的辐射差异,获得地表反射率数据。然后,论文选择一期易于获得分类训练样本的反射率数据作为"参考影像",并结合样本数据提取不同地表覆盖类型的光谱特征。最后,将"参考影像"中提取的地物光谱特征,扩展到所有时间序列反射率数据进行分类。论文利用青藏高原玛多地区的5景Landsat数据对本文的方法进行了验证,结果显示:基于光谱特征扩展的分类方法,可有效对定量化处理后的Landsat数据进行分类,分类总体精度为88.35%—94.25%,分类结果和传统的单景监督分类结果具有较好的一致性。此外,研究也发现,"参考影像"和待分类图像获取时间的季相差异会影响其分类的精度。     

基于独立分量分析的遥感影像非监督分类方法

利用独立分量分析的方法，从图像信号分离的角度出发，将每个波段像元的光谱特征看成是由相互独立的不同地物类型光谱信号混合而成。通过ETM^-遥感影像数据的分类试验，验证了该方法应用于多光谱遥感影像非监督分类的有效性。     

基于面向对象与规则的Sentinel-2A影像土地覆被分类——以江西省都昌县为例

土地覆被作为地表自然和人工建造物的综合体,是开展土地科学相关研究的重要基础,在遥感大数据背景下,准确、快速、自动化进行土地覆被提取技术一直是遥感研究中的重点。本文基于eCognition软件,采用面向对象的多尺度分割法,综合考虑地物在遥感影像上的光谱、形状和纹理特征,建立多种地物提取规则。通过模糊函数、支持向量机（SVM）和阈值法对研究区的土地覆被进行分类提取,并与研究区的FROM-GLC10数据和土地利用变更数据进行了对比分析。结果表明：①研究区土地覆被分类的总体精度为97%,Kappa系数为0.96,分类精度较高;②基于10 m分辨率影像,综合使用形状、纹理、光谱信息对于道路的提取具有较好的效果,道路提取Kappa系数为0.84;③分类结果在面积和空间分布上都优于FROM-GLC10数据,与研究区实际土地变更数据保持较好的一致性。基于面向对象与规则的分类方法提取地物能够有效利用多种遥感影像特征,分类精度高,对于处理高分辨率遥感数据具有很好的优势。     

高分辨率SAR数据融合与分类分析

高分SAR数据的出现,为基于SAR的应用提供了新的途径．需要探索新的技术方法。SAR与光学影像各自的特点具有较强的互补性,二者的融合可以增强遥感数据的信息利用率。针对新的Cosmo—Skymed高分辨率SAR影像数据．利用增强Lee滤波抑制相干斑影响,在此基础上运用局部标准差融合策略的小波包变换方法．融合SAR和CBERS02多光谱影像,充分结合了各自影像的图像特征．使得在最大限度地保留光谱特性和细节特性的基础上．提高了数据的信噪比,更利于信息的提取。实验表明,经过Cosmo—Skymed与CBERS02数据的融合后的自动分类精度显著提高。分类Kappa系数从0．47提高到了0．93。     

基于高光谱的湿地植被分类研究

光谱特征的选择对于湿地植被的识别精度和效率有直接的影响。本文以萨克拉门托-圣华金三角洲为研究区,基于Hy Map航空高光谱遥感影像数据,分析湿地植被的一阶微分和二阶微分光谱特征。在上述分析的基础上基于均值置信区间的波段选择法对一阶微分、二阶微分进行波段选择,根据获取的有效特征波段构建特征集,利用C5决策树分类算法产生规则集,并对实验区的湿地植被进行了分类研究。结果表明:湿地植被的一阶微分、二阶微分能够突出不同湿地植被光谱曲线在不同波段的增速不同,利用均值置信区间的波段选择法能够对特征波段起到降维效果,根据降维后的特征波段采用C5决策树分类算法,可以实现湿地植被在物种水平上的识别,并达到较好的分类精度。     

基于波段子集的独立分量分析的特征提取的高光谱遥感影像分类

针对高光谱影像数据具有波段众多、数据量较大的特点,本文提出了一种基于波段子集的独立分量分析(ICA)特征提取的高光谱遥感影像分类的新方法。以北京昌平小汤山地区的高光谱影像为例,根据高光谱遥感影像的相邻波段的相关性进行子空间划分,在各个波段子集上采用ICA算法进行特征提取,将各个子空间提取的特征合并组成特征向量,采用支持向量机(SVM)分类器进行分类。结果表明:该方法分类精度最佳(分类精度89.04%,Kappa系数0.8605,明显优于其它特征提取方法的SVM分类,有效地提高了高光谱数据的分类精度。     

徐州市土地利用CLUE-S模型变化模拟

对徐州市1987年、1994年和2000年3期遥感影像图进行分析,利用面向对象的思想,采用多尺度分割法对影像进行分类,通过遥感影像的光谱特征,确定分类目标,获取该区过去13年间的土地利用/覆被时空变化特征。运用CLUE-S模型以1994年土地利用数据模拟了2000年的土地利用空间变化状况,并通过2000年实际遥感影像分类数据加以验证,结果计算出Kappa指数为0.846,达到精度要求,实例证明CLUE-S模型较好地模拟了徐州市的土地利用/覆被变化。最后运用CLUE-S模型以6年为1个时空尺度模拟该区未来12年的自然状态和生态保护状态下的土地利用/覆被变化特征。     

基于支持向量机的CBERS-02卫星影像信息提取

CBERS卫星是由中国空间技术研究院与巴西空间研究院联合研制的地球资源遥感卫星,CBERS-02卫星数据总体质量比CBERS-01卫星有所提高,本文利用支持向量机方法对CBERS-02卫星影像信息进行提取。研究中首先用6S模式对影像进行大气校正,然后选择RBF为支持向量机方法的核函数,并用交叉验证方法得到影响RBF核函数的两个最佳参数值进行学习完成信息提取,最后将提取结果制作成矢量图。通过研究得出用大气校正后的数据进行信息提取分类精度有所提高;与最大似然法和最小距离法相比,支持向量机方法分类精度较高。通过将研究结果与ETM+影像进行比较得出,CBERS-02卫星影像精度能够满足应用需求并能代替TM/ETM+数据开展研究工作。     

CBERS-02B星数据质量评价及铀成矿要素解译应用研究

利用遥感影像处理技术和数理统计方法,评价了中巴地球资源卫星02B星(CBERS-02B,以下简称02B星)遥感数据的空间特性和辐射特征,并与ETM+多光谱数据主要特性参数进行了对比分析.在此基础上,以江西桃山花岗岩型铀矿田为试验区,结合航空放射性数据,开展了基于02B星遥感数据的控矿断裂带、热液蚀变带及主要成矿岩体等铀成矿要素的光谱特征识别与提取,并对该数据的地学应用潜力进行了评价.     

基于CBERS-02B星HR与CCD数据的喀斯特山区影像融合研究

喀斯特山区海拔高且相对高差大,地块破碎,地表覆盖类型多样,常年多云多雨,卫星遥感数据质量因此常受到严重影响.国产自主卫星CBERS-02B获取的高分辨率全色影像(HR)和多光谱(CCD)影像能更快捷.更方便地提供喀斯特山区遥感影像.采用HIS变换、PCA变换、HPF等图像融合方法,对CBERS-02B星HR和CCD影像...     

CBERS-02B卫星数据在涪陵区土地利用分类中的应用

为推进国产卫星数据的应用,本文以CBERS-02B卫星的CCD数据和HR数据为数据源,以重庆市涪陵区为实验区,将DEM、NDVI数据作为补充,采用分层分类的方法,对实验区土地利用/土地覆盖现状信息进行提取,分析CBERS-02B数据的特点及在应用中存在的问题。研究结果表明,CBERS-02B数据可满足复杂地区土地利用宏观监测的需要。     

“3S”技术在四川生态环境动态监测中的应用研究

为有效实现四川省生态环境的动态监测,运用RS、GIS和GPS技术,以2004年中巴资源卫星(CBERS-02)遥感影像数据为信息源,2000年TM遥感影像解译的数据为基础,对2004年遥感影像进行解译,修改2000年数据库;手持GPS接收机,在野外对解译成果进行验证,更新数据库;利用GIS技术的空间分析功能,提取出2000～2004年期间土地利用/覆被变化信息,得到2000～2004年期间四川省高精度的土地利用/覆被变化数据库。最后对四川省土地利用/覆被变化信息进行分析,对四川省生态环境的下一步研究指名了方向。     

CBERS-02 IRMSS热红外数据地表温度反演及其在城市热岛效应定量化分析中的应用

针对CBERS-02IRMSS的热红外通道特性，对Jimenez-Munoz和Sobfino提出的普适性单通道地表温度反演算法进行改进，并利用该传感器热红外遥感数据反演北京地区和苏锡常地区的地表温度；利用2004年8月17日在青海湖的野外实测数据对该算法的地表温度反演结果进行的验证表明，改进的单通道反演算法应用于CBERS-02IRMSS传感器热红外数据的地表温度反演具有很高的反演精度。并在此基础上，运用城市热场变异指数对北京地区和苏锡常地区的城市热岛效应进行分析，运用中国研制的热红外卫星遥感数据给出了城市热岛效应的定量化描述。结果表明，CBERS-02IRMSS热红外遥感数据完全可以满足定量化应用的要求，具有很大的应用潜力。     

中巴资源卫星影像在土地利用调查中的应用

利用中巴资源卫星CBERS-02影像,对四川省古蔺县的土地利用现状进行调查。在遥感图像数字处理的基础上,采用计算机自动分类结合人机交互式解译的综合判读方法,从图像上准确提取土地利用信息,形成土地利用现状解译成果,为研究区土地利用合理开发和规划提供决策依据和数据支持。     

基于CBERS-02B星数据的矿山开采环境变化动态监测——以德兴铜矿为例

以江西德兴铜矿为试验区,利用CBERS-02B星(辅以02星)CCD数据,对德兴铜矿矿山开采环境进行遥感动态监测与分析,以期为矿山的合理开发、环境监测与可持续发展提供决策分析方法.     

面向遥感影像智能分类的海量样本数据采集方法

以地理国情监测高分辨率遥感影像及高精度地表覆盖分类产品为数据源,提出了一种面向遥感影像智能分类、基于位置匹配技术的全国尺度海量样本数据采集方法。根据数据源特征,研究了县域采集数量权重设置、坐标投影转换、栅格灰度重采样、无效样本数据过滤、地表覆盖分类码映射、样本数据命名标识、特定地表覆盖类型样本数据采集等关键技术,构建了位置匹配的遥感影像数据与分类标签数据组成的样本数据对,开发了样本数据自动采集软件。利用该方法,以县级行政区划为单元,实现了全国尺度海量样本数据采集。选取其中5个县域的成果,评估了方法的实用性及运算性能。研究表明：该方法提升了生产全国尺度海量样本数据的计算响应速度;采集的样本数据能够满足遥感影像智能分类对样本源高质量、大规模的需求,提升了遥感影像分类与预测的准确度。