高精度DEM数据支持下的田坎系数测算方法研究与典型应用

本文基于山东省基础测绘最新的高精度DEM、坡度图、第三次国土调查0.5m数字正射影像及第二次土地调查田坎系数测算资料,重新选取样方测算了山东省的田坎系数。结果表明：耕地田坎系数与耕地类型、地貌类型之间存在一定规律性,鲁东丘陵区和鲁中南山区同坡度级坡地田坎系数均高于梯田田坎系数,鲁东丘陵区梯田和坡地的田坎系数均高于鲁中南山区的田坎系数。较第二次土地调查田坎系数、第三次国土调查田坎系数总体呈下降的趋势。根据第三次国土调查数据统计,山东省田坎面积约占耕地总面积的3.5%,依然有较大的挖潜潜力。研究结果可为国土调查、耕地保护、粮食面积估算等工作提供重要参考。     

河南省第二次土地调查耕地田坎系数的测算与使用

耕地中北方大干等于2米、南方大于等于1米的地坎（含耕地中的田埂、地埂）称为田坎。根据《第二次全国土地调查技术规程》（TD／T1014—2007）（以下简称规程）的规定,耕地坡度（地面坡度）大于2°时,可测算耕地田坎系数,用系数扣除田坎面积。田坎系数测算是河南省第二次土地调查中准确获取耕地面积的一个重要环节,科学合理地做好田坎系数测算工作,对于准确把握全省耕地面积,进一步有效利用和保护耕地具有重要的现实意义。     

河南省第二次土地调查耕地田坎系数的测算与使用

<正>耕地中北方大于等于2米、南方大于等于1米的地坎(含耕地中的田埂、地埂)称为田坎。根据《第二次全国土地调查技术规程》(TD/T1014—2007)(以下简称规程)的规定,耕地坡度(地面坡度)大于2o时,可测算耕地田坎系数,用系数扣除田坎面积。田坎系数测算是河南省     

农村土地调查田坎系数测算方法——以丽水市为例

正田坎系数测算是农村土地调查的一项重要工作内容。田坎系数测算的科学性和准确性,关系到土地调查耕地面积计算的准确性,关系到不同类型耕地面积的统计汇总和耕地质量的评价,其成果直接影响着土地调查成果的质量。同时田坎系数测算又是一项技术要求高、程序较为复杂、涉及区域广、工作量大的工作。因此,田坎系数测算除需要制定严谨、科学的技术方案外,还需要有严格的作业流程     

山西省二次调查中的田坎系数测算分区研究

通过对山西省地貌状况和田坎系数测算工作的综合研究,采用了文献资料法和对比分析法对山西省地貌的田坎系数测算分区进行了探讨和研究,得出了山西省田坎系数测算分区和县区分布结果.该结果不仅符合山西省地形地貌情况、满足田坎系数测算要求,而且对全省田坎系数测算工作的准确高效有一定积极而直接的影响.     

浅析GIS软件在田坎系数测算中的应用

以第二次全国土地调查为背景,阐述了GIS软件在山西省田坎系数测算中的应用,进一步探讨了在使用Mapgis和Supermap过程中需要注意的问题,为GIS软件使用者提供一些经验.     

遥感影像监督分割评价指标比较与分析

遥感影像空间分辨率的不断提高,一方面为使用者提供了更加丰富的地物信息,另一方面却也加大了信息准确高效提取的难度。影像分割是遥感影像目标提取的关键步骤,影像分割的效果直接影响信息提取的精度和准度。面对众多分割算法,影像分割效果评价成为遥感信息提取和目标识别研究的重点之一。面向典型目标识别问题,本文针对遥感影像监督分割评价问题,从实验的角度讨论其中具有代表性的面积匹配指数、相似尺寸指标、相关区域指标、质量合格率、欧氏距离指标1、欧氏距离指标2、面积差异指数和距离指标的实际性能与适用情况。首先,通过一系列实验测算不同分割方法下的影像与参考影像的差异情况,讨论测算结果并评估差异指标的优缺点;然后,通过对比分析与加权计算,提出了遥感影像监督分割综合评价方法,实验表明该方法在一定程度上有助于分割方法的科学选择以及影像信息提取效率的提高;最后,从评价指标与分割方法2个角度系统分析了实验结果,并指出了影像监督分割评价存在的问题以及发展趋势。     

遥感影像技术在地理国情普查中的应用

文章介绍和对比了几种遥感影像的分类和信息提取方法,通过对比目视判读、基于像元的分类方法和面向对象的分类方法在地理国情普查中地表覆盖提取结果的精度和效率,验证了利用面向对象的遥感影像信息提取技术在耕地保护工作中的优势。     

时空协同的精准农业遥感研究

高分辨率遥感对地观测为我们从空间与时间2个维度客观反演地表格局—过程提供了有效的技术支撑。本文遵循时空协同的研究思路,基于高分辨率遥感影像,开展了农业遥感领域2个典型的问题研究：① 提出了一种基于影像视觉特征的耕地分区分层提取方法,该方法在利用DEM数据进行分区的基础上,根据不同区域内耕地所呈现的几何特征和纹理特征差异,分别设计了不同的耕地提取模型;② 构建了一种地块尺度的作物生长参数反演方法,方法以地块为基本单元,在空间、时间及属性组合约束下进行作物理化参数反演。本研究以贵州省安顺市西秀区和广西扶绥县耕地提取进行了耕地地块提取示范,以扶绥县进行了基于耕地地块和中空间分辨率时间序列遥感数据的甘蔗叶面积指数反演。其中,对于安顺市西秀区的耕地地块提取结果而言,形态精度（IoU）大于0.7的地块超过60%,规则耕地、梯田以及林草地等的类型精度均超过了80%;对于扶绥县甘蔗叶面积指数反演的结果而言,其结果可以较为精确地反映出基地甘蔗与非基地甘蔗的差异,基地甘蔗在品质上要优于非基地甘蔗。西南山地区的耕地形态提取/类型判别和地块甘蔗叶面积指数应用验证均证明了方法的可行性。结果表明,协同使用多源高分辨率数据是实现精准农业遥感研究的有效途径。     

黑河流域中游地区作物种植结构的遥感提取

及时、准确地获取农作物种植结构对区域水资源管理与作物产量估测等具有重要意义。随着对通过遥感手段获得作物种植结构的深入研究,如何优选遥感数据和分类器成为需要重点考虑的关键问题。针对黑河流域中游地区的作物分布与种植特点,提出一种基于多时相遥感影像与多分类器组合的作物种植结构提取方法。利用2018年18景16 m分辨率的GF-1 WFV影像,构建NDVI时间序列。根据NDVI时间序列表征的作物季相节律和物候变化规律特点,采用分层的策略,首先解译一级土地覆被类型,再解译二级土地覆被类型。一级土地覆被类型解译中,使用决策树分类方法先将NDVI特殊且易提取的水体进行解译,再使用面向对象分类方法通过分区将需借助NDVI纹理信息提取的建设用地进行解译,最后使用随机森林分类方法解译耕地、林地、草地、裸地和湿地。在对耕地的进一步分类中,使用决策树分类方法首先将具有特殊物候规律且易于区分的苜蓿类别解译出来,再将与其他类别物候差异较大的小麦解译,最后将物候相似的玉米、蔬菜及其他解译。黑河流域中游研究区内一级土地覆被分类总体精度为97.24%,卡帕系数为0.96;作物种植结构解译总体精度为86.58%,卡帕系数为0.80。此外,还分析了影响黑河流域中游研究区解译精度的4个因素：对土地覆被类别的定义、混合像元、影像分割时基础影像的选择以及分类方法的选择。通过对不同分类方法的比较发现,与仅使用最大似然分类方法、支持向量机分类方法或随机森林分类方法相比,本文提出方法的解译结果更好,解译精度更高。     

罗布泊“大耳朵”地区多源遥感影像数据库的设计与实现

目前,由空间数据引擎管理遥感影像数据的技术已经非常成熟,但在对多源遥感影像数据的合理组织和有效管理以及数据共享方面,还需要寻求更有效的方法。本文在分析不同遥感影像类型的基础上,结合罗布泊“大耳朵”地区研究的需要,设计实现了该区多源遥感影像数据库。讨论了逻辑上设计相同空间分辨率和不同空间分辨率的多源遥感影像数据存储的方法。即根据遥感影像数据的空间分辨率进行分类,并通过遥感影像元数据表建立多源遥感影像数据之间的逻辑关联来组织和管理影像数据的设计方法。该方法的成功运用,为多源遥感影像数据库的设计与建设提供了参考。     

CAD中遥感影像数据转换与可视化实现

在GDAL开源栅格空间数据转换库的基础上,利用ObjectARX开发工具,研究Au-toCAD环境中遥感影像数据转换与影像地图可视化的方法。以某市遥感影像为数据源进行实例验证,取得了较好效果,为实现AutoCAD图形数据与遥感影像数据的叠加应用提供了可行的解决方案。     

分形定量选择遥感影像最佳空间分辨率的方法与实验

遥感影像观测尺度是遥感信息提取研究的重要内容之一,也是遥感信息提取的焦点。以往,遥感影像尺度特征的分析大多基于地统计学,其主要体现遥感影像中的线性特征,而实质上遥感影像中既存在线性特征,又存在非线性特征。因此,在深入剖析遥感影像尺度效应及分形特征机理的基础上,本文探讨了分形理论定量选择遥感影像最佳空间分辨率（也称最佳像元观测尺度）的方法。以IKONOS全色影像的建筑用地、耕地、林地为研究对象,分别使用FBM、DBM、TPM 3种分形维数计算模型,实现了3种地物在不同空间分辨率下分形维数的计算。实验结果表明,每种地物的分形维数是随空间分辨率的增大,总体呈下降趋势,且在某些特征空间分辨率上会出现拐点。从遥感影像尺度效应分析可知,遥感影像空间格局随尺度的不同,其内部结构也不同。且随着尺度的增大,很多细节将会被忽略,影像的粗糙度也随着降低。而分形维数是目前为止描述对象自相似性和不规则度的唯一基本量化值,其直观上与物体表面的粗糙程度相吻合。因此,这些拐点对应的分形维数对地物的最佳空间分辨率的选择具有一定指示意义。通过本文研究可知,使用分形理论方法研究遥感影像最佳空间分辨率（或最佳像元观测尺度）,打破以往观测尺度方法研究范畴,从不同角度去分析遥感影像观测尺度问题对GIS研究与地学应用具有一定的理论和指导意义。     

遥感影像内容的语义查询算法与应用

海量遥感影像数据如何进行方便快捷的查询检索与定位,是影像数据存储管理部门所面临的主要问题,同时也是制约影像数据为用户提供更好服务的瓶颈。本文主要分析了当前遥感影像数据库查询检索的几种方式和它们的利弊,进而提出一种在近乎海量的遥感数据中简单、方便、快捷的算法与实现思想。并在已有的影像数据库引擎原型系统上,设计出一种检索查询遥感影像内地物的方法。这种方法以矢量要素的空间信息和属性信息为引导,快速准确的定位地物所在的影像块,为遥感影像的有效管理和应用提供了一种可行的方法。     

高分辨率遥感影像特征分割及算法评价分析

图像分割一直是图像处理和计算机视觉领域中的一项关键技术。本文首先从遥感影像地学处理与应用的角度阐述了影像分割技术对于遥感信息提取和目标识别的重要性,然后提出了基于特征的高分辨率遥感影像信息提取技术框架,建立了一套基于特征的遥感影像分割方法及分类体系。同时,鉴于遥感影像分割方法评价的重要性, 阐述了一种高分辨率遥感影像分割方法评价的思路,并对几种典型的基于特征的遥感影像分割方法进行定性和定量的试验和评价,对其各自的性能和适用面进行对比分析。最后,指出了遥感影像特征分割方法所存在的问题及其发展趋势。     

航放数据与高分一号卫星光学数据融合及应用

高分辨率的多光谱遥感影像与低分辨率的航空放射性测量数据的融合有利于提高地质体识别效果,可以为地质填图和找矿提供重要参考。从多光谱遥感影像及航放数据特征出发,建立了基于Curvelet变换的线性融合方法,实现了高分一号多光谱数据与航放数据的多源异构数据融合。对融合结果的地质解译效果评价表明,在融合系数为0.7时,多光谱数据与航放数据的融合图像所反映的地质信息最丰富,表明所提出的基于Curvelet变换的国产卫星影像与航放数据融合方法对实现此类多源异构数据的融合,具有重要参考价值。      

洞庭湖区主要堤垸土地利用现状调查

为了掌握洞庭湖区重点垸、蓄洪垸的土地利用现状,基于2015年最新遥感影像,参考土地年度变更调查成果,采用人机交互式解译方法,通过遥感调查修编手段开展洞庭湖区11个重点垸和24个蓄洪垸土地利用调查,揭示出主要土地利用类型为耕地,重点垸耕地主要集中在"四水"、远离洞庭湖湖泊的平原、丘陵及低山地区,蓄洪垸耕地主要集中在洞庭湖区平原及岗地地区。将研究结果与湖南省水利部门调查数据进行了对比分析,对比表明,本研究获取的堤垸总面积结果与水利部门的数据之间存在一定误差,其中耕地面积相差最大,主要是由二者所采用的堤垸边界不一致导致。     

遥感建筑用地信息的快速提取

建筑用地的急剧增加和耕地资源的迅速减少,使得土地利用动态变化监测显得尤为重要。遥感作为监测土地利用动态变化的一种有效手段,已经得到日益广泛的应用。但是建筑用地由于其光谱的异质性,而难以用简单的方法将它们从遥感影像中准确提取出来,遥感建筑用地指数(Index-based Built-up Index,IBI)是针对这一问题提出的。它的构建采用的是三个专题指数波段(SAVI植被指数、MNDWI水体指数、NDBI建筑指数),而不是影像的原始波段。由于这三个指数互为负相关,因此,可以有效地增强和提取遥感影像中的建筑用地信息。通过将IBI指数提取建筑用地的影像处理过程编成可自动执行的模块,并集成于大型的遥感商业软件中,使得影像数据处理和建筑用地信息提取时间大大缩短,提高了建筑用地信息增强和提取的效率。     

基于Faster R-CNN深度网络的遥感影像目标识别方法研究

遥感影像目标识别在众多领域中具有极高的理论意义与应用价值,更快速、更精确的目标识别方法研究是目前遥感及图像研究领域的热点与难点。本文将深度学习的方法应用于遥感影像目标识别中,提出基于Faster R-CNN深度学习网络的目标快速精确识别方法。该方法采用了包括基于RPN的建议区域提取方法和VGG16训练卷积网络模型,构建了面向遥感影像目标识别的深度卷积神经网络。为验证该方法的精度及性能,在Caffe深度学习框架上,选取高分辨率遥感影像中飞机、油罐、操场及立交桥目标进行验证实验。结果表明,基于Faster R-CNN的深度学习方法能够实现对遥感影像目标的快速、准确识别,同时具有较好的推广性。通过本文的研究,证明基于Faster R-CNN深度学习的高分遥感影像目标识别方法具有显著优势和潜力,对基于其他深度学习方法的目标识别研究也有一定的参考意义。     

多源多时相遥感影像相对辐射归一化方法研究

为满足多源、多时相遥感影像定量化信息提取的应用需求,本文发展了一种半自动化的相对辐射归一化方法。将多源遥感影像的相对辐射归一化分为传感器辐射校正与针对光照等外部因素的辐射归一化2个过程。首先,基于晴空影像,采用分类回归的方式获取传感器辐射校正系数;然后,利用样本传递再分类的方法实现多源影像的半自动分类和传感器辐射偏差校正;最后,基于NDVI差值直方图和类别约束的PIFs自动选取方法,实现影像的相对辐射归一化。采用准同期的GF1-WVF1和Landsat8-OLI影像以及多源时序影像对方法进行了验证,结果表明,本文方法可以对传感器间的辐射偏差进行有效纠正,并在整体上获得比传统方法更好的辐射归一化精度;同时,多源时序影像的辐射校正结果也表明,本文方法能够有效地消除时序影像间的辐射特征波动,使植被等地类的季相变化信息得到更准确地表达,为多源时序影像的协同利用提供了借鉴方法。