基于高分辨率遥感影像的土地利用信息提取系统的设计与实现

结合土地利用调查监测业务的需求,基于三层软件架构设计了基于高分辨率遥感影像的土地利用信息提取系统。系统在ArcGIS Engine平台上开发,采用COM技术构建功能模块。设计的功能模块包括数据管理、视图浏览、影像分割、特征选取和面向对象分类等。系统设计并实现了面向对象的多分类器组合的分类器,保证了影像分类精度。系统分类数据可直接纳入土地利用数据库,有效满足了土地利用调查监管的时效性。本系统易于维护和扩展,具有很好的应用价值。     

高分辨率卫星遥感数据在土地利用动态监测中的应用研究

选择土地利用变化类型较多的北京市大兴区为试验区,通过分析印度IRS、韩国KOMPSAT-1、美国IKONOS等高分辨率卫星数据的获取途径、覆盖周期、卫星运行状况、监测成本估算、技术条件和设备要求,对其在土地利用动态监测中的可行性进行了研究;测算了高分辨率卫星数据的主要技术参数;分析原始图像上各主要土地类型的灰度分布范围及其直方图特征,总结不同土地利用覆盖类型与融合图像变化信息的光谱特征。通过精度测算,确定了最大成图比例尺。比较利用高分辩率卫星IRS、KOMPSAT-1和SPOT与陆地卫星TM多光谱数据组合的土地利用动态监测结果(识别率、判对率、图斑边界吻合精度、可监测的最小图斑面积等),确定了不同高分辨率卫星数据与TM多光谱卫星数据组合后对土地利用类型的识别能力,建立了土地利用动态监测解译标志。在解决了若干关键技术问题的基础上,形成了一套可推广的、实用的技术方法和工作流程.     

利用卫星遥感监测城市土地资源

准确、现势的土地利用信息,是制定城市社会、经济发展规划、计划和宏观决策的重要依据。及时准确掌握土地利用变化情况,是加强城市规划和国土资源动态管理、确保城市总体规划和土地利用总体规划实施、切实保护耕地的必要前提条件。然而,常规手段难以快速反映土地资源利用变化的现状、分布、特征及其发展趋势,难以有效地监测城市总体规划和土地利用总体规划的实施,难以及时发     

高分辨率遥感影像在大比例尺土地利用图件更新中的应用探讨

通过对 IKONOS 米级高分辨率遥感影像在大比例尺土地利用图件更新中的应用技术研究,提出采用基于知识的土地利用覆盖分类以及变化监测系统方法。首先利用 NDVI 植被指数和半方差纹理特征的知识进行影像大类区域分割;其次结合光谱知识对各影像区域进行详细分类,同时利用区域生长技术与地类空间知识进行区域分类;最后是分类后处理与变化信息提取,以便利用基础图件提供的知识与各区域分类进行比较来发现变化的区域。基于知识的分类与变化信息自动提取可以为在 GIS/RS 环境下的目视数字化提供目标,缩短土地利用基础图件的更新作业过程。     

高分辨率卫星遥感影像在土地利用调查和动态监测中的应用

结合乐清市土地调查的具体实践,对高分辨率卫星遥感影像在土地利用调查和动态监测中的应用进行探讨。以高分辨率卫星影像作为信息源,应用3S技术,进行土地利用调查和动态监测。可改变传统工作方式,把大量艰苦的野外作业变成室内作业,不仅省时、省力、成本低,且客观性和科学性强。所获得的数据易于转换为GIS数据格式,而且能及时、全面、准确地获得土地变化信息,具有常规方法所不能比拟的优点。     

基于遥感影像的钦州市土地利用动态变化研究

从钦州市土地利用特征出发,利用RS、GIS技术,对钦州市遥感影像进行监督分类,并对分类结果进行动态分析,获得历年来土地利用变化转移矩阵,分析土地利用结构变化的影响因子,为钦州市资源优化和土地集约利用提供依据。     

基于土地利用结构信息熵模型的城市边界遥感识别研究

随着城市化的快速推进,如何及时、准确地识别城市边界成了当前城市研究中的热点问题。本文在分析信息熵理论和城乡土地利用特征的基础上,引入了土地利用结构信息熵模型,以2002年仙居县ETM＋影像为数据源,生成信息熵值分布图并分析其特征,采用突变检测的方法,以信息熵值0．85作为阈值对仙居县县域中心区城市边界进行识别,对得到的城市用地区与土地利用更新调查数据进行叠置分析,二者的总体符合精度高达87％。研究表明,该方法科学、实用,能较为准确地识别城市用地边界。     

eCognition在土地利用项目中的应用

主要介绍了eCognition对高分辨率卫星影像进行地物分类的技术方法。并以深圳铁岗水库附近地区为例,说明该技术在土地利用分类中应用的可行性和潜力,为高分辨率卫星影像在地物分类中的有效应用提供了新的技术手段。     

兰州市城市土地利用优化研究

综合考虑城市土地利用适宜性、空间相容性、数量比例、未来城市增长、坡度、政策和城市规划等因素对城市土地利用空间配置的影响,耦合GIS、元胞自动机和遗传算法,构建了一个城市土地利用优化模型,对兰州市城市土地利用进行情景优化。该模型较好地优化了兰州市城市土地利用的空间格局,但其运行效率有待进一步提高。     

国外城市土地利用规划策略的启示

针对目前的新一轮土地利用规划修编 ,本文在对国外规划理念分析研究的基础上 ,结合我国土地利用规划的实际 ,借鉴国外规划中相关的新理念、新技术和新方法 ,提出了今后需要改进的措施     

A Bayesian characterization of urban land use configurations from VHR remote sensing images

The composition and arrangement of spatial entities, i.e., land cover objects, play a key role in distinguishing land use types from very high resolution (VHR) remote sensing images, in particular in urban environments. This paper presents a new method to characterize the spatial arrangement for urban land use extraction using VHR images. We derive an adjacency unit matrix to represent the spatial arrangement of land cover objects obtained from a VHR image, and use a graph convolutional network to quantify the spatial arrangement by extracting hidden features from adjacency unit matrices. The distribution of the spatial arrangement variables, i.e., hidden features, and the spatial composition variables, i.e., widely used land use indicators, are then estimated. We use a Bayesian method to integrate the variables of spatial arrangement and composition for urban land use extraction. Experiments were conducted using three VHR images acquired in two urban areas: a Pleiades image in Wuhan in 2013, a Superview image in Wuhan in 2019, and a GeoEye image in Oklahoma City in 2012. Our results show that the proposed method provides an effective means to characterize the spatial arrangement of land cover objects, and produces urban land use extractions with overall accuracies (i.e., 86% and 93%) higher than existing methods (i.e., 83% and 88%) that use spatial arrangement information based on building types on the Pleiades and GeoEye datasets. Moreover, it is unnecessary to further categorize the dominant land cover type into finer types for the characterization of spatial arrangement. We conclude that the proposed method has a high potential for the characterization of urban structure using different VHR images, and for the extraction of urban land use in different urban areas.     

面向对象的高分辨率遥感影像建设用地变化监测

建设用地变化监测对城市可持续发展具有十分重要的意义,为准确提取建设用地的变化信息,本文提出了一种结合旧时期土地利用矢量数据、随机森林及模糊C均值聚类算法的建设用地变化监测方法.首先基于旧时期土地利用矢量数据,将建设用地变化监测分为建成区与非建成区建设用地变化监测;然后进行面向对象分割、基于对象遥感影像光谱、GLCM纹理...     

面向对象的高分辨率遥感影像土地覆盖信息提取

利用高分辨率影象提取土地覆盖信息的关键技术在于如何利用丰富的纹理信息来弥补光谱信息的不足。面向对象的图像分类技术改变了传统的面向像素的分类技术:(1)用来解译图像的信息并不在单个像元中,而是在图像对象和其相互关系中;采用多分辨率对象分割方法生成图像对象,提高了分类信息的信噪比;基于对象的分类技术不同于纯粹的光谱信息分类,图像对象还包含了许多的可用于分类的一些其他特征:形状、纹理、相互关系、上下关系等信息。面向对象的土地覆盖分类结果与传统分类方法相比,其特征提取算子更加地适合于几何信息和结构信息丰富的高分辨率图像的自动识别分类。     

An adaptive unimodal subclass decomposition (AUSD) learning system for land use and land cover classification using high-resolution remote sensing

Land use and land cover classification is an important application of remote-sensing images. The performances of most classification models are largely limited by the incompleteness of the calibration set and the complexity of spectral features. It is difficult for models to realize continuous learning when the study area is transferred or enlarged. This paper proposed an adaptive unimodal subclass decomposition (AUSD) learning system, which comprises two-level iterative learning controls: The inner loop separates each class into several unimodal Gaussian subclasses; the outer loop utilizes transfer learning to extend the model to adapt to supplementary calibration set collected from enlarged study areas. The proposed model can be efficiently adjusted according to the variability of spectral signatures caused by the increasingly high-resolution imagery. The classification result can be obtained using the Gaussian mixture model by Bayesian decision theory. This AUSD learning system was validated using simulated data with the Gaussian distribution and multi-area SPOT-5 high-resolution images with 2.5-m resolution. The experimental results on numerical data demonstrated the ability of continuous learning. The proposed method achieved an overall accuracy of over 90% in all the experiments, validating the effectiveness as well as its superiority over several widely used classification methods.     

Application of remote sensing technology for land use/land cover change analysis

Land use/land cover changes over a period of 30 years were studied using remote sensing technology in a part of Gohparu block, Shahdol district of Madhya Pradesh. Land use/ land cover maps were prepared by visual interpretation of two period remotely sensed data. Post-classification comparison technique was adopted for this purpose. The loss of vegetation cover was estimated to be 22 percent and 14 percent of the land was found to have been tranformed into wasteland between 1967 and 1996. Overall rate of change was found to be 1.8 percent per year during this period.     

基于高分辨率遥感影像的耕地地块提取方法研究

针对耕地地块提取问题,提出了一种基于图像分割的耕地地块提取新方法。该方法以高分辨率遥感影像为基础,借助于边缘提取和数学形态学的方法,通过边缘检测、边缘闭合、区域标号和后处理四个步骤,提取耕地地块。该方法在IDL6.3平台下编程实现。将此方法应用于北京地区QuickBird多光谱遥感影像,结果表明此方法有较好的定位精度,又在一定程度上去除了噪声,具有较好的实用性。     

国产高分辨率遥感数据在城市森林资源监测中的应用

为了满足城市森林资源精细化管理的需求,需要不断拓展国产高分辨率遥感卫星数据的应用范围。本文对国产高分辨率遥感卫星数据进行真实性检验并分析其数据特性,在此基础上开展基于国产高分辨率遥感卫星数据的城市森林资源监测的应用研究,并开发了相应的软件系统,对实现城市森林资源的自动化监测具有较高的实用价值和研究意义。     

Multi level land use surveys using remote sensing techniques

The use of Landsat imagery at 1:1 M and 1:250,000 and aerial photos on 1:65,000 and 1:20,000 scale have been used to study landuse. It has been possible to achieve identification using Landsat imagery up to utility level ( level 1 and II ) and with the aerial photographs further subdivisions of utility into management and identification (level III and IV) .     

富锦市土地利用景观格局遥感分析

针对基于小尺度的县域土地利用变化监测成果比较缺乏的问题,该文结合GIS、RS技术,采用11个景观格局指数,分析富锦市2000年和2009年土地利用景观格局变化。结果表明:近10年间,耕地是该市最大的景观类型;整个景观的破碎化程度增加显著,各景观类型之间的分布关系变得复杂,分布逐渐趋向分散,景观类型向着多样化和均衡化方向发展;人文驱动是富锦市近10年景观格局动态变化的主要驱动因素。     

土地利用动态遥感监测数据库标准探讨

为了将土地利用动态遥感监测技术和成果进一步普及和应用,规范土地利用动态遥感监测数据库建设,依据国土资源信息化标准建设的总体部署和要求,参考相关标准和规程,结合土地利用动态遥感监测业务特点,制定了土地利用动态遥感监测数据库标准草案。