模糊支持向量机和变化矢量分析相结合的矿区土地覆盖变化检测

针对目前土地覆盖变化检测常用的方法存在不同程度的误差累积,夸大了变化区域,提出模糊支持向量机(FSVM)和变化矢量分析(CVA)相结合的土地覆盖检测方法。以某矿区2004年和2008年两期的CBERS遥感影像进行了试验。结果表明,植被大幅减少,其他地类都有不同程度的增加,主要是由于开采规模和产量提升所致。通过与常规的其他两类方法比较发现,本文方法的总体精度、Kappa系数、漏检误差和虚检误差分别为92.67%、0.892 7%、5.79%、7.31%,比其他两种方法有较大提高,能够提供较全面的变化类别和准确信息,可以有效地应用于矿区土地覆盖动态监测。     

模糊支持向量机和变化矢量分析相结合的矿区土地覆盖变化检测北大核心CSCD

针对目前土地覆盖变化检测常用的方法存在不同程度的误差累积,夸大了变化区域,提出模糊支持向量机(FSVM)和变化矢量分析(CVA)相结合的土地覆盖检测方法。以某矿区2004年和2008年两期的CBERS遥感影像进行了试验。结果表明,植被大幅减少,其他地类都有不同程度的增加,主要是由于开采规模和产量提升所致。通过与常规的其他两类方法比较发现,本文方法的总体精度、Kappa系数、漏检误差和虚检误差分别为92.67%、0.892 7%、5.79%、7.31%,比其他两种方法有较大提高,能够提供较全面的变化类别和准确信息,可以有效地应用于矿区土地覆盖动态监测。     

国产卫星数据在土地利用现状宏观监测中的应用评价

利用环境减灾一号卫星(HJ-1)、北京一号卫星(BJ-1)和中巴资源卫星02B星(CBERS-02B)3种国产卫星图像,选取全国范围内6个地形各异的地区,进行了土地利用宏观监测分析评估.采用多种现状信息提取方法,从分类方法、样本数量和特征数据对分类精度的影响进行了比较和分析.发现最大似然法简单易行,精度较高且稳定;面向对象法可明显提高HJ-1图像和BJ-1图像的分类精度.基于最大似然法,CBERS-02B图像样本数为50时,分类精度趋于稳定,且Kappa系数可达0.8以上;HJ-1图像和BJ-1图像样本数达60时精度趋于稳定,Kappa系数可达0.7以上.增加NDVI,DEM等特征数据可提高CBERS-02B图像分类精度,增加DEM特征数据可提高HJ-1图像和BJ-1图像分类精度.在全国范围内实现每2-3年1次的土地利用宏观监测时,为了保证在全国范围内都能获取有效数据,可综合考虑多种中分辨率国产卫星数据的综合应用,本文的结论为宏观监测提供了监测精度和技术方法上的科学参考依据.     

基于DSM技术的土地覆盖变化检测研究

随着上海市的经济发展,市区土地覆盖现状发生较大变化,产生了违法违规用地、非法侵占基本农田等问题。本文通过研究DSM(数字表面模型)的数据价值和高效处理方法,结合遥感影像、行业专题数据等多种资源,针对上海市土地覆盖变化的实际需求,运用GPU等新技术,实现DSM实时差分和快速矢量化的相关算法,并对疑似违法图斑进行了快速甄别,为上海开展地理市情监测和智慧城市建设提供了有力的技术支撑。     

北京1号小卫星图像噪声评估

从理论和试验方面对图像的噪声评估方法进行了分析。结合北京1号小卫星特性, 进行了该类方法应用效能的评价, 讨论了分块评估噪声方法的最佳参数设置。选取满足噪声评估环境的图像, 实现了综合不同地表覆盖条件的北京1号小卫星图像噪声的评估。噪声评估结果与在轨测试情况的对比表明, 北京1号小卫星经过近3年的运行, 仍保持了较好的性能。     

北京1号小卫星图像噪声评估

从理论和试验方面对图像的噪声评估方法进行了分析。结合北京1号小卫星特性, 进行了该类方法应用效能的评价, 讨论了分块评估噪声方法的最佳参数设置。选取满足噪声评估环境的图像, 实现了综合不同地表覆盖条件的北京1号小卫星图像噪声的评估。噪声评估结果与在轨测试情况的对比表明, 北京1号小卫星经过近3年的运行, 仍保持了较好的性能。     

基于时空域密度异常的土地利用/土地覆盖短期变化检测

论文分析了时间序列遥感影像中土地利用/土地覆盖短期变化的特点及其时空异常特征, 认为和环境、物候等因素造成的影像变化相比, 由人为活动引起的土地利用/土地覆盖变化具有典型的时间和空间异常特征, 并提出了基于密度异常的土地利用短期变化检测方法。研究工作选取珠江口地区1—5月作物生长期间的3个时间序列Radarsat雷达影像进行试验, 在影像分割的基础上, 构建了基于对象的特征变化矢量, 并将密度异常检测算法(DBAD)扩展到变化矢量的N维特征空间上, 运用随机搜索策略确定检测参数, 对Radarsat时间序列变化矢量中的“小模式”事件进行了检测。检测结果认为, 密度异常检测算法检测的是变化矢量在特征空间的密度分布, 与变化矢量的强度和方向无关, 因此能在时间序列影像中分离出由典型的、正常的作物生长或农事活动引起的影像光谱或回波变化, 进而识别出由人为活动或突发事件导致的土地利用/土地覆盖变化, 这是通常的图像差值等方法难以做到的。进一步的抽样检测说明, 密度异常检测方法对新增建设用地的检测准确率最高(>88%);林地地表覆盖相对稳定, 检测误差也很低(8%);农用地和养殖水面的异常变化检测误差在11%—22%之间;较大的检测误差主要集中在建设用地、农用地和未利用地之间的转换(16%—25%);此外, 养殖水面的检测误差主要集中在河流沿岸及水面变化较大的养殖区域。影像分割结果特别是一些线状分割图斑以及混合地类图斑对误差也有一定的影响。     

基于MTF滤波的北京一号小卫星遥感影像融合

北京一号小卫星提供4 m分辨率全色彩像和32 m分辨率多光谱影像,但其空间分辨率比值(1:8)较低,在对北京一号小卫星数据融合时存在空间信息损失问题.针对此问题首先从全色影像中提取成像系统的调制传递函数MTF(Modulate Transfer Function),根据MTF设计2维低通滤波器,通过对多光谱影像的亮度成分滤波估计低分辨率全色图像数据值,基于GIF(General Image Fusion)融合框架得到融合结果.实验证明本方法用于融合遥感影像的可行性,其空间信息的保持在视觉效果和定量指标上均优于IHS(Intensive-Hue-Saturation),BT(Brovey Transform)和GS(GramSchmidt)等传统的替换类融合算法,在空间信息和光谱信息的保持上亦有较好的折中.     

ASTER和TM/ETM+遥感数据融合监测土地覆盖变化

在人们纷纷选择IKONOS、QUICKBIRD、SPOT-5等高分辨率影像监测土地利用/覆盖变化之际,以北京海淀区为例,尝试采用Brovey变换和主成分分析(PCA)法融合ASTER、TM/ETM+中等分辨率影像,充分利用ASTER、TM/ETM+数据的多光谱和较高空间分辨率特性,挖掘其在土地覆盖变化监测中的潜力,为大规模监测土地利用/覆盖变化提供科学参考。研究将2003年ASTER多光谱3N、2、1波段与1999年ETM+PAN波段进行Brovey变换;1992年TM543与1999年ETM+PAN波段进行PCA融合,快速发现土地覆盖变化信息。经验证,变化发现精度达92.50%,符合项目精度要求。试验表明:在缺乏高分辨率影像的地区,选择价格相对便宜的AS-TER和TM/ETM+数据,采用Brovey变换和主成分分析(PCA)法进行融合,可有效监测土地覆盖变化,节约动态监测成本,二者具有很大的应用价值,值得推广。     

基于HJ-1遥感数据的矿区水体污染监测与分析——以龙岩紫金山金铜矿为例

矿产资源的持续开采与加工利用使得矿区周边水资源受到的污染日趋严重,急需采用先进技术对水污染进行监测分析,遥感技术是水环境监测最为有效的技术之一。利用国产环境一号小卫星多光谱遥感影像数据,针对福建省龙岩市紫金山矿区不同时相的数据进行水质遥感监测。利用近红外单波段阈值分割法提取悬浮物浓度信息,基于矿区酸碱性水体光谱曲线特性采用342波段假彩色合成影像,采用SVM分类方法进行分类,判别矿区水体酸碱性以及分析水体受污染程度变化和污染源。结果表明,研究区汀江水体2008年呈现碱性,2010年呈现弱碱性,水质在研究时段内得到一定的改善,但在选矿厂与矿区附近的水体中仍含有大量重金属沉积物。     

基于遥感数据的哈尔滨土地利用/覆被变化研究

以哈尔滨市为例,基于Landsat数据,利用遥感技术和GIS技术对2000和2015年的遥感影像数据进行解译分类,通过对分类结果的统计分析,定量研究哈尔滨市15年间的土地利用变化过程,结果显示:哈尔滨市土地综合利用程度较高,区域内耕地面积减少;相反,城市建成区面积大幅增加,区域内绿地面积逐年减少,应注意生态环境维护保持。     

论土地利用与覆盖变化遥感信息提取技术框架

利用遥感技术提取土地利用和覆盖变化信息是一个多因素交织的复杂过程,为提高遥感信息提取的自动化和定量化水平,本文针对变化信息本身的内涵(容)将这一复杂过程分解为变化位置发现、变化区域提取、变化类型确认以及变化信息表示等过程,构建了基于遥感技术的土地利用与覆盖变化信息提取技术流程,并对流程中的关键技术和方法进行了论述和探讨。本文的技术方法能有效应用于多时相遥感数据或已有土地利用与覆盖数据支持下的单一时相遥感数据情况下的变化信息提取。     

基于遥感技术的土地利用／覆被变化研究

遥感技术是研究土地利用/覆被变化状况的重要手段之一,目前该技术已有一套较成熟的研究方法,本文从遥感数据选择、图像预处理方法、土地利用/覆被变化遥感分类、土地利用/覆被变化动态信息提取等方面对土地利用/覆被变化遥感动态监测技术进行了系统的论述,最后指出多信息源、综合的信息处理机制将是土地利用/覆被变化遥感动态监测技术发展的必然方向。     

遥感技术在我国土地利用/覆盖变化中的应用

介绍了遥感技术的发展与现状及其在我国土地利用/覆盖变化中的应用,说明了遥感技术在土地资源管理中发挥着越来越重要的作用。     

土地利用动态遥感监测在年度土地变更调查中的应用

通过阐述土地利用动态遥感监测与年度土地变更调查的工作机制、方法和它们之间的关系,结合本人工作经验,分析利用土地利用动态遥感监测成果进行年度土地变更调查工作的现状,提出存在的问题,最后提出解决相关问题的建议。     

基于变化向量分析（CVA）的土地利用／覆盖变化动态监测（Ⅱ）—变化类型的确定方法

以光谱直接比较为基础的变化向量分析法是一种非常有效的土地利用／覆盖变化动态监测方法，在双窗口变步长阈值搜寻方法确定变化和非变化像元的基础上，提出了参考图像分类并结合变化向量方向余弦最小距离分类的变化类型确定方法，同时应用该方法在北京市海淀区进行了实验研究，得到了较为理想的结果。变化类型的判断精度达到70％以上，显示了新方法的优越性和技术可行性。     

基于变化向量分析（CVA）的土地利用／覆盖变化动态监测（Ⅱ）—变化类型的确定方法

以光谱直接比较为基础的变化向量分析法是一种非常有效的土地利用／覆盖变化动态监测方法，在双窗口变步长阈值搜寻方法确定变化和非变化像元的基础上，提出了参考图像分类并结合变化向量方向余弦最小距离分类的变化类型确定方法，同时应用该方法在北京市海淀区进行了实验研究，得到了较为理想的结果。变化类型的判断精度达到70％以上，显示了新方法的优越性和技术可行性。     

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。     

基于遥感影像的临湘市土地利用/覆盖时空变化研究

以1996年、2006年、与2011年TM影像和2016年OLI影像为主要数据源,利用监督分类方法提取临湘市土地利用信息.应用转移矩阵、变化指数和信息熵模型,分析了土地利用类型的时空变化规律.研究表明,水域以平均每年0.854％ 的速率增加,耕地以平均每年2.327％ 的速率减少,林地以平均每年3.195％ 的速率增加...     

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。