基于高分一号影像的土地覆被分类方法初探

高分一号是我国发射的第一颗高分辨率卫星,其包含地物信息较为丰富,较多的应用于土地覆被分类中,但高分影像普遍存在基于像元分类精度稍低的问题,为了提高遥感影像的分类精度,基于高分一号影像,以新疆艾比湖湿地保护区为研究样区进行土地覆被分类研究。利用灰度共生矩阵方法提取图像的纹理信息,并将结果作为参数量输入到支持向量机(SVM)分类器中,将研究结果与传统的SVM分类及最大似然分类法作对比分析可得:辅以纹理特征的SVM分类方法可更好的区分地物信息,分类精度高达93.64%;传统的SVM分类精度为92.27%;最大似然分类为87.90%;因地制宜的开展辅以纹理特征的SVM分类方法是提高土地覆被监测精度的有效手段。     

基于高分一号卫星影像的多种融合方法比较

以扬州地区为试验区,利用高分一号(GF-1)卫星全色及多光谱影像数据开展融合试验,将PCA、GS、Pansharping 3种传统融合方法与Elbakary、Proxy-sharpening和SFIM等以全色波段为尺度因子的融合方法进行对比,从光谱继承性和空间融入度两方面分析融合效果,寻找适合GF-1号卫星影像的较佳融合方法。结果表明,传统融合方法在光谱继承性和空间融入度两方面的评价结果中保持一致,且Pansharping方法在定性和定量分析中都为最优;以全色波段为尺度因子的融合方法其空间融入度随着光谱继承性的降低而增加;基于不同移动窗口大小的SFIM方法其光谱继承度和空间融入度均属最优,其中,移动窗口为5×5和7×7时,整体融合精度高于其他方法。     

基于高分二号的云南松林遥感影像提取方法研究

基于高空间分辨率的高分二号遥感影像,建立包含影像光谱特征、几何特征、纹理特征在内的分类特征集,使用面向对象的分类算法提取研究区的云南松林。研究表明:光谱特征、几何特征和纹理特征同时参与分类,得到的分类效果比单独使用一种特征或两种特征组合的分类效果更显著;与贝叶斯分类算法、K最邻近分类算法、支持向量机分类算法相比,随机森林算法的分类结果总体精度最高,为93.35%,对研究区云南松林提取的生产者精度为96.91%,用户精度为92.35%;云南松林面积占研究区面积的40.10%,是研究区最为重要的树种。     

基于不同窗口纹理特征的SVM土壤盐渍化信息提取方法与精度分析研究

以塔里木盆地北缘绿洲--渭干河-库车河三角洲绿洲为例,借助ENVI遥感软件,利用ETM+数据,探讨了该绿洲土壤盐渍化信息提取的方法.传统的遥感图像分类方法多数在解决问题上存在精度不高、分类效率较低、不确定性强的缺陷,所以,选择好的分类方法对于提取盐渍化信息是至关重要的.近年来,将SVM应用于遥感图像分类已成为新的发展趋势.文章提出了基于纹理特征的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法,得出以下结论:分别结合3×3,5×5,7×7,9×9,11×11,13×13窗口纹理特征和光谱的SVM分类精度都很高,达到93%以上.并且在验证分类精度时,发现结合光谱和9×9窗口纹理信息的SVM分类的结果更符合实际情况.所以说加入纹理特征后使得光谱信息比较接近的3类地物(重度、中度、轻度盐渍地)的区分性增大,从而使精度提高.因此,基于纹理特征的SVM分类方法更有利于遥感图像分类和盐渍化信息监测,是地物遥感信息提取的有效途径.     

基于GF-1遥感影像的艾比湖区域田间尺度土壤盐渍化监测方法

土壤盐渍化是制约农业生产和发展的主要障碍。目前土壤盐渍化的遥感监测主要基于中、低分辨率卫星影像,并采用传统的基于像元分类方法,对盐渍化信息的细节描述不足,监测精度不高。本文使用国产GF-1影像,结合自上而下的多尺度分割技术和面向对象的信息提取技术,针对田间尺度下的盐渍化信息进行精确地提取、分类,并与传统分类方法进行了对比。结果表明：面向对象法和最大似然法的分类总体精度分别为92.72%和84.31%,Kappa系数分别为0.90和0.78。该技术能准确提取田间尺度下的盐渍地信息,在未来的农田盐渍化高精度监测研究中具有一定应用价值和发展潜力。     

基于高分辨率遥感影像的道路特征信息提取方法

高分辨率遥感影像越来越丰富,使得高分辨率影像的信息提取要求也越来越高,特别是对道路这种特殊的地物而言,其提取的准确性对后续应用有很大影响。本文总结了高空间分辨率遥感影像中道路的物理和几何特征、已有道路提取方法及未来的发展方向。     

基于国产高分卫星黄土高原区域水蚀荒漠化信息提取方法研究

基于国产高分一号卫星数据,选择宁夏盐池县草原实验站附近区域作为黄土高原水蚀荒漠化信息提取研究示范区,建立了不同程度的水蚀荒漠化解译标志,试验了应用面向对象分类的非水蚀荒漠化区域分离方法,探索了以植被覆盖度、坡度、侵蚀沟面积比例作为评价指标的水蚀荒漠化信息自动提取方法,并进行了精度评价,为快速获取大范围水蚀荒漠化状况提供参考。     

基于HJ-1A高光谱影像的盐渍化土壤信息提取——以渭干河-库车河绿洲为例

以环境小卫星高光谱影像为主要数据源,在野外实测样本的支持下进行光谱反射率及其变换形式与土壤含盐量的相关性分析,筛选盐渍化土壤响应敏感波段,利用曲线回归分析方法,建立基于高光谱影像的新疆渭干河-库车河绿洲土壤含盐量定量反演模型.结果表明:研究区土壤含盐量的影像响应波段基本位于近红外波段,其中以780～924 nm波长范围最佳,相关系数R≈0.8;反射率对数的倒数一阶微分土壤含盐量预测模型精度最高,回归方程为Y=-4.152-27.735X+769.813X2,模型及其检验的决定系数都在0.88以上,均方根误差约为3.该模型的建立可为区域盐渍化土壤信息的提取及监测提供参考.     

基于高分影像纹理分维变化的灾害自动识别方法

目前遥感变化检测主要是人机交互式目视解译,不能满足灾害自动识别尤其是卫星在轨变化检测自动化的新要求,亟须研究遥感影像变化自动检测算法,以实现灾害遥感自动识别。该文将高空间分辨率遥感影像的多尺度格网分割与纹理分维变化比较相结合,提出基于高分影像纹理分维单调变化(Texture Fractal MonotonousChange,TFMC)的灾害自动识别方法。通过计算和对比不同格网分割尺度下前后两期高分影像的纹理分维变化及其空间分布,并基于纹理分维变化单调性准则,可自动检测并识别灾区范围。以2011年3月11日日本地震海啸灾区的Worldview 0.5m全色影像为例,进行实验研究,表明MTFC方法无需人工干预即可根据纹理分形单调下降(当前减先前)可靠地识别出海水淹没区和密集房屋损毁区。经进一步优化,MTFC方法可望发展为高分遥感卫星在轨变化检测及灾害链聚焦监测的新技术。     

干旱区土壤盐渍化遥感监测方法研究

准确提取盐渍化信息对土壤盐渍化监测和研究盐渍化动态变化具有重要意义。先对除去TM6含有6个多光谱波段的TM图像分别做主成分、缨帽变换，然后在对遥感数据和其派生数据分析和实验的基础上，得出TM数据的可见光和近红外波段之一和第三主成分及缨帽变换后的绿度特征做彩色合成能较好的揭示土壤盐渍化信息，TM数据多光谱波段的选取依研究区而定，此方法的效果受土壤含水量的影响。最后对合成图像分类得出了研究区盐渍地的数量和分布情况。     

基于高分一号卫星遥感影像的矿区生态安全评价研究——以井陉矿区为例

根据矿区生态环境的特点,以世界经合组织(OCED)提出的"压力-状态-响应"(P-S-R)框架理论为指导,构建了既适合遥感监测技术定量评估又能较好表征矿区生态安全信息的评价指标体系,针对矿区开采地区空间地物的复杂性,提出了指标数据源遥感化的概念,基于"高分一号"卫星遥感影像为主的多源、多时相、多分辨率遥感数据源,实现了多尺度目标监测与评价技术。以井陉矿区为例,进行矿区生态安全评价研究,评价结果符合实际情况,表明该研究可为维护矿区及其周边生态环境的原生平衡、引导矿区资源的合理开采与利用提供技术支持。     

高分三号影像在洪涝灾害应急监测中的应用

合成孔径雷达(SAR)广泛应用于洪涝灾害监测中,本文针对2020年安徽六安的特大洪水灾害及时获取高分三号(GF-3)卫星的实时SAR数据,开展了应急监测。监测结果显示:六安市北部霍邱县境内的城东湖、城西湖以及淮河两侧的乡镇受灾较为严重,对严重区进行了多期的动态监测和统计分析,取得了良好的效果。同时认为GF-3卫星影像具有较高的灾害应急监测能力,可为国家减灾备灾、应急救灾、恢复重建工作提供有力的数据支撑。     

基于SPOT5遥感影像的土地分类信息提取

近年来,随着现代遥感技术的发展,高分辨率、多波段、多时相、周期性的遥感卫星不断更新,如:SPOT、IKONOS、Quick Bird等,为土地分类信息的提取提供了丰富、可靠、高精度的基础数据源信息。本文选取陕西省三原县部分地区作为试验区,探讨利用SPOT5遥感影像进行土地分类信息提取,对数据预处理、遥感影像分类方法的选取及分类结果精度的评价等问题进行了探究,采用最大似然法,通过计算机自动分类对SPOT5遥感影像土地分类信息进行提取。实验证明,将SPOT5遥感数据应用于土地信息类型的提取可以极大地提高影像分类的效率,得到较好分类效果。     

基于辅助信息的遥感影像信息提取探讨

选取陕西省咸阳市三原县作为研究区,利用遥感ENVI软件,对2006年6月SPOT5影像的土地利用信息进行解译。通过对影像中耕地、园地、林地、居住用地、交通用地、水域等地物光谱特征、纹理特征、空间特征等辅助信息与特征进行深入分析,获取了该研究区土地利用信息及其分布特征。结果显示,基于辅助信息的遥感影像信息提取能够弥补单纯依靠像元的分类方法,精度较高,可达86.34%,能够较好的满足用户的要求。     

多源遥感影像红树林信息提取方法比较

选取2012年2月24日的SPOT 5遥感影像和2013年12月6日的Landsat 8、"高分一号"遥感影像,应用最大似然法、支持向量机和面向对象方法提取红树林信息,并引入F值评价提取效果。研究结果表明,用最大似然法和支持向量机提取红树林信息的精度相似,与影像的特征光谱信息量相关性较强;而对于SPOT 5影像等更高分辨率遥感影像,面向对象方法降低了最大似然法和支持向量机分类的红树林斑块破碎程度,其信息提取精度与影像的空间分辨率正相关。     

高分三号卫星SAR影像的DOM制作要点探究

高分三号卫星以其高分辨率著称,能够实现高光谱和高精度观测,获取稳定可靠的SAR图像。SAR影像的数字正射影像图（DOM）制作,成为拓展其应用范围的重中之重。基于此,本文主要对高分三号卫星SAR影像的DOM制作要点进行探究。首先分析了SAR影像的成像特点,其次围绕SAR影像的DOM制作要点开展分析,分别论述了主要技术路线、影像预处理要点和几何纠正要点,最后围绕具体的制作实践进行深入论述与分析。     

基于无人机可见光遥感影像的救灾帐篷信息提取

在分析救灾帐篷的光谱和形状特征基础上,将基于像元和面向对象分类方法相结合,提出一种针对无人机可见光遥感影像的救灾帐篷信息提取方法。首先基于帐篷初始样本在三维光谱空间中的范围对图像进行快速二值化初分类,通过聚类与尺寸滤波消除噪声图斑对后续信息提取的影响;然后引入不同结构模板的邻域分析和形态学方法还原对象空间形状,针对遥感影像的第一主成分,提取分割对象的光谱均值、局部二值模式对比度(LBP Contrast)均值、长轴长等特征;最后利用基于径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)分类方法完整提取救灾帐篷。以灾后常用的0.2m无人机可见光遥感影像为例的实验结果表明,救灾帐篷识别率高达95.5%。该方法运算效率高,克服了蓬顶内部异质性和相似物的影响,对于利用无人机可见光遥感影像开展救灾帐篷的检测与分析具有参考价值。     

基于遗传算法优化BP神经网络的土壤盐渍化反演

应用于土壤盐分含量(Soil Salinity Content,SSC)反演的BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)较少关注对模型精度影响较大的结构参数和初始权重的优化。该文利用Landsat-8 OLI、Sentinel-1 SAR影像数据及SRTM高程数据,基于谷歌地球引擎(GEE)平台构建反演参数,并建立3种反演模型:先利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)同步优化输入层反演参数子集和隐含层神经元数量,再优化初始权重的BPNN(GA-BP)模型;将变量投影重要性(Variable Importance in Projection,VIP)算法分割阈值分别设为1和0.5,优化出两组输入层反演参数子集并将其分别代入GA优化隐含层神经元数量,再优化初始权重的BPNN(VIP1-GA-BP、VIP2-GA-BP)模型。在玛纳斯流域和三工河流域各选一靶区进行SSC反演,对比分析GA-BP、VIP1-GA-BP、VIP2-GA-BP模型的反演精度,并统计各类盐渍土的面积比例,结果表明:1)两靶区3组模型反演精度由高到低排序均为GA-BP、VIP1-GA-BP、VIP2-GA-BP;2)盐分指数和植被指数在SSC反演中起到重要作用,同一模型筛选的反演参数存在空间分异性,但高程适用于不同的筛选模型,具有较强的鲁棒性;3)两靶区3组模型反演的SSC值域范围与实际采样点SSC值域范围的差异均较小,各子区GA-BP反演的SSC空间分布地物轮廓最清晰,且地物内SSC的均质性最好;4)玛纳斯靶区和三工河靶区面积占比最大的盐渍土类型分别为盐渍土和中度盐渍土。研究结果为构建具有一定推广性的干旱区土壤盐分含量反演模型奠定了基础。     

基于光谱和纹理特征的ALOS影像土地利用信息提取

针对高分辨率遥感影像易于反映地物纹理特征的特点,综合利用地物的光谱和纹理特征进行分类,探讨适用于ALOS影像的土地利用信息提取方法。以川东丘陵地区影像为例,基于GLCM提取纹理信息,将提取的纹理特征向量采用赋权值法融合为一个综合纹理信息波段,然后采用面向对象法将其与光谱特征信息共同参与分类。与最大似然法的提取结果对比表明,考虑了纹理特征的面向对象分类方法能明显提高分类精度,Kappa精度提高了0.12;避免了椒盐现象,分割的地类边界具有更好的语义表达,更贴合地物实际分布特征;建筑用地和林地具有明显的纹理特征,而旱地纹理特征不明显。该方法不仅分出了6个基本地物类型,而且对于林地、建筑用地等类型还能进一步细分。     

应用国产高分一号卫星数据提取风蚀荒漠化遥感信息方法研究

基于国产高分一号卫星数据,建立荒漠化遥感信息产品指标体系,利用风蚀荒漠化影响因子对荒漠化遥感信息进行分级提取。该方法以国产高分一号影像数据为风蚀荒漠化分类特征波段,利用面向对象方法,分离非荒漠化信息、建立风蚀荒漠化分类提取方法,并进行风蚀荒漠化提取方法精度评价。本文介绍了在民勤地区应用国产高分一号卫星遥感数据提取风蚀荒漠化分级信息的实例。