面向对象的喀斯特地区土地利用遥感分类信息提取

传统的面向像元分类方法虽然对光谱差异较为明显的遥感影像信息提取具有较好的效果,但会不可避免地产生“椒盐现象”,同时对纹理和形状信息不能充分应用,造成了大量信息损失。为了提高喀斯特地区土地利用遥感信息提取的精度,本文采用面向对象的分类方法,对贵州省毕节地区开展了土地利用遥感信息自动提取研究。首先对该地区Landsat-5 TM影像进行多尺度分割,形成影像对象层,然后综合应用基于知识决策树分类和基于样本的最邻近分类等技术对喀斯特地区进行遥感解译。结果表明,面向对象分类技术能较好地对喀斯特地区土地利用信息进行提取,同时避免了“椒盐现象”的产生,经野外采集样点数据验证,一级类分类精度为91.7 %,二级类分类精度为89.4 %,表明该方法在贵州省毕节地区应用效果良好。      

基于CBERS的喀斯特山区土地利用专题信息提取方法研究——以贵州省都匀市为例

以“ 3S”技术为技术背景,以遥感数字图像处理技术为主要技术支持,以中巴地球资源卫星CBERS和美国La ndsat- 7 TM 影像为遥感数据源,探索CBERS数据在喀斯特山区的土地利用遥感解译中最理想的图像处理方法及分类方法,对比研究CBERS和TM 在喀斯特地区土地利用分类实验中的各自优势。通过多次遥感图像处理技术实验与分析,摸索出了利用数学建模解决CBERS在喀斯特山区水体与阴影的混分问题以及建设用地与旱地、水田的混分问题的新方法,并以基于最佳指数波段选择法推算出了431波段为喀斯特地区土地利用分类的最佳波段组合。实验证明,中巴资源卫星影像较好地实现喀斯特地区大比例尺土地利用分类,完全可以替代国外遥感影像TM而运用于喀斯特山区土地利用调查中。      

卫星遥感TM及SAR数据用于山区构造格局分析——以西藏墨脱地区为例

西藏墨脱地区山高路险，植被覆盖严重。区域地质调查中卫星遥感TM和SPOT光学图像受到植被干扰，地质构造露头不清；而微波侧视雷达图像（SAR）由于受到高山地形影响，信号遮蔽，控制点的精确选取和遥感地质解译也十分困难。研究中采用DEM（数字高程模型）模拟SAR图像的方法，利用模拟SAR图像对原始雷达图像进行控制点选取和影像正射校正，通过TM图像和SAR图像的正射影像处理以及二者的影像数据融合，并利用DEM进行三维构像，最大限度地发挥了TM图像和SAR图像的影响优及二者的影像数据融合，并利用DEM进行三维构像，最大限度地发挥了TM图像和SAR图像的影像优势，用于测区区域地质和构造解译，取得了较好效果。     

深圳西海岸湿地资源遥感动态监测

为了对深圳西海岸湿地资源进行监测研究,以1986年、1998年和2006年三幅Land—sat TM遥感影像为基础,通过对不同地物进行光谱分析,确定阈值,提取各个湿地类型;结合地形图和实地调查进行目视解译纠正,然后叠加进行监督分类,得到了20年来深圳西海岸湿地资源类型以及地理分布和面积的变化结果。在遥感解译的基础上,结合深圳的社会经济发展,探讨了该地区湿地变化的原因。对该地区的湿地变化做出预测,并提出保护建议。     

基于分形特征的高标准农田遥感分类方法研究

目前全国高标准农田面积数量已具一定规模,由于人工解译的工作效率较低,如何实现对全国大面积的高标准农田建后利用情况进行实时、精准遥感监测成为亟待解决的问题。由于监测面积大,精度要求高,迫切需要研究一套遥感自动监测方法在全国推广。以广东省东莞地区作为研究区,选择2017年2月15日的高分二号遥感影像,基于分形图像分割并结合BP神经网络对区域高标准农田进行分类,并加以人工解译和实地验证。 结果显示,该分类方法总体精度为 80112 2%,Kappa 系数为0761 1。表明分形图像分割结合BP神经网络的遥感分类方法总体精度较高,能较好地满足高标准农田建后利用情况遥感监测的需求。此方法可以在全国范围推广应用,为高标准农田建成后的实时监管提供技术支撑。     

遥感技术在土地利用中的应用

本文利用Aster遥感数字图像,建立了彬县煤矸石电厂评价区各土地利用现状类型的遥感影像特征,采用目视解译和人机交互解译相结合的方法,圈定了土地利用现状类型范围,在此基础上,进行土地利用类型面积统计,总结各土地利用现状的空间分布特征,为了科学地评价电厂建设对生态环境的影响提供了基础依据。     

基于TM的渭河宝鸡段水域面积时序变化分析

运用遥感解译与分类等技术手段,利用多期TM影像数据,提取渭河宝鸡段的水域范围,运用统计和GIS手段综合分析宝鸡市近年来的水域面积在空间分布和数量上的时序变化情况.通过总结1988年到2007年近20年间宝鸡市水域面积的变化情况,分析了引起宝鸡市水环境发生改变的因素以及宝鸡市水治理工程的实际效果.     

基于多源、 多时相遥感影像的高原湖泊提取及其不确定性——以西藏羊卓雍错流域为例

基于野外实地考察, 以西藏中南部羊卓雍错流域为例, 探讨了基于多源、 多时相遥感影像的高原湖泊提取. 目前计算机辅助分类方法在高原湖泊提取上存在很大的局限性, 目视解译方法虽然繁琐, 但能结合丰富的经验信息, 故而成为当今高原湖泊提取的较为现实与可行的方法. 为此, 针对各季湖面特征的不同相态, 结合图像增强技术、 DEM等辅助信息和野外实地验证, 建立了高原湖泊不同时相的遥感解译标志. 根据1972-2009年Landsat、 CBERS和HJ-1A/1B等3种不同数据源的37幅遥感影像提取了流域内主要湖泊, 并分析了湖泊面积的年内与年际变化. 在此基础上, 讨论了高原湖泊提取过程的不确定性, 包括遥感影像甄选、 几何校正误差、 数字化容差和目视解译经验等给结果带来的不确定性. 结果表明: 引入高分辨率、 多源遥感影像以及不受天气状况影响的微波影像有助于高原湖泊变化监测能力与解译精度的提高; 而综合考虑地形信息、 湖泊不同时相特征, 适用于多种数据源的计算机自动解译算法研发, 将提高长时间序列高原湖泊提取的效率.     

三峡库区岩性智能分类研究

三峡库区岩体上方覆盖着厚实的土壤和茂密的植被,是高植被覆盖区,岩性信息弱,因此岩性识别和分类困难,没有成熟的方法可循。针对三峡库区进行岩性分析,选择三峡库区巴东城区作为研究区域,采用2000年5月成像的ETM+遥感影像,构造纹理、光谱、植被覆盖等17个分类因子,将遥感影像与地质图叠加,选取1 101个样本点,采用决策树C4.5算法,挖掘出三峡库区巴东县处岩性的解译规则和知识,决策树的学习精度为96.6%,剪枝后精度为95.9%,规则提取的精度为93.1%,提取的规则置信度很高,并基于知识驱动和规则匹配实现了岩性的智能分类,分类精度较高为90.11%;将分类结果与IsoData方法、K-Means方法、马氏距离法、最大似然法、最小距离法、平行六面体方法等6种方法的分类结果进行比较,试验结果证明,决策树方法的分类结果最好,精度明显高于其他6种方法。     

基于RS的兰州、西宁地区地表水资源变化监测

采用监督分类方法,利用1986、1997、2001、2006年四期TM5遥感影像对兰州西宁地区进行了土地利用类型分类,并从中提取了该区域各县市和总体的水域面积,发现除个别县市水域面积在增大外,该区域水域面积整体上趋于减少,与实际统计数据比较说明该方法是一种可行的地表水资源监测方法。     

应用集成的遥感识别技术进行土地利用变化分析

以厦门市为研究区域,以1988-1998年为时间跨度,利用Landsat5TM遥感数据开展土地覆盖变化识别中多种遥感数据处理方法的集成应用研究。以后分类比较法的结果为基础,运用改进的差值法定义的"变化"目标进行修正,将两种方法有机集成综合地确定土地覆盖变化。根据变化前与变化后覆盖不同但土地利用方式相同或类似的原则进行合并处理,最后得到厦门市10年间土地利用结构变化各种成因类型及其数量。结果表明,10年间厦门市因城市化引起的土地覆盖变化为590．83km²,变化强度为31.14％,引起厦门市土地利用结构发生变化主要有 8种成因机制类型,面积达351.99km²,变化强度为18.55％。     

基于面向对象分类方法的查干湖地区生态环境变化遥感分析

利用遥感技术结合高精度GPS野外定位技术,应用面向对象分类方法,利用1988年和2004年两期遥感数据对生态敏感区域——查干湖自然保护区的生态环境进行了土地利用类型遥感提取、GPS野外验证,结果表明,查干湖地区16年来水体面积减少了139.36 km^2,盐碱地增加了106.83 km^2,碱斑面积增加了107.21 km^2,环境恶化现象严重。初步分析了环境变化的原因并提出了治理建议,探讨了基于多特征的面向对象分类方法的具体应用。     

黑河中游绿洲灌溉区土地覆盖与种植结构空间格局遥感监测

以高空间分辨率、高光谱分辨率CASI航空遥感数据作为采样带,对黑河中游绿洲灌溉区土地覆盖和农作物种植结构空间格局进行遥感监测。设计了分层分类方法,综合采用基于像素和基于对象的2种遥感图像分类方法对航空样带区域进行土地覆盖制图。根据实地土地覆盖类型调查与目视解译,对样带土地覆盖和农作物种植结构的分类结果进行精度评价,总体分类精度为84.2%,Kappa系数为0.793。与样带区域2007年Landsat TM/ETM+土地覆盖产品相比,高分辨率CASI航空数据能够对树木、草地与农作物类别进行有效监测。监测结果表明,中游绿洲灌溉区内接近59.1%的地区为裸地与建筑用地;植被覆盖区域占39.8%,其中,农田34.9%,树木5.3%,草地仅有0.1%;而在农田区域中玉米为大宗作物,分类成数占96.1%。研究结果表明高质量与高分辨率的航空遥感数据能够实现对流域下垫面异质性进行有效监测,为生态—水文过程研究提供高分辨率的下垫面类型信息。     

新一轮二滩电站库区遥感调查

新一轮二滩电站库区遥感调查是在我国前20年滑坡、泥石流遥感调查技术方法基础上的一次革新。本文介绍了革新方法的数据源、工作平台、技术流程、及人机交互与自动分类相结合的遥感解译方法，并对获得的工作区滑坡、泥石流的数量、分布、特性及它们的环境背景作简要分析。     

Characterizing spatiotemporal dynamics of land cover with multi-temporal remotely sensed imagery in Beijing during 1978–2010

To facilitate urban planning and management in fast-growing metropolitan areas, it is highly necessary to detect the spatiotemporal changes of different land cover types. This study aimed at identifying Beijing’s land cover types and detecting the characteristics of their spatiotemporal changes using time series remote sensing and GIS techniques from 1978 to 2010. A total of 16 Landsat MSS/TM/ETM+ images were collected during the spring and late summer seasons. After preprocessing the dataset, artificial neural network was used to perform the land cover classification. Consequently, four maps were generated for 1978, 1992, 2000, and 2010, with six classes (agriculture, woodland, grassland, water, urban, and barren land) according to the level I classification scheme. Three transition matrices were constructed to represent all possible changes that occur in the landscape. The results showed that agriculture, barren land, and grassland had an increase in area, while urban, water, and woodland had a reduction within the study area. A total of 2,032.341 km² agriculture was reduced and 2,359.146 km² woodland was increased. In the three periods for 1978–1992, 1992–2000, 2000–2010, agriculture had the largest amount of transfer out primarily to urban class around central urban areas and woodland had the most transfer in mainly from barren land in mountainous areas. More importantly, the driving forces analysis including economic development, growth of population and construction areas, and institutional policies was conducted to find out the primary factors inducing the land cover change.     

农牧交错带典型区农业与牧业用地互动关系研究

利用1989年和2000年的两期Landsat-TM数据和相关的统计资料以及气候数据，应用转移距阵和多元回归分析等研究方法，对地处典型农牧交错带地区的兴和县土地利用变化进行研究，结果表明：农田和草地是研究区域中最主要的土地利用类型，Landsat-TM卫星影像数据和统计数据比较一致地反映农田和草地面积的变化；农田和草地的相互转换率在各种用地相互转化中非常剧烈；农业与牧业用地的互动特征具有明显的区域差异；农业和牧业用地的互动特点是自然因素和社会经济因素同时影响的结果。     

黑河中游金塔地区生态环境变化遥感监测

利用1990年和2000年的TM遥感资料,在经过定标、几何校正和图像增强等图像处理的基础上对土地覆盖类型进行解译,从而实现黑河中游金塔地区的生态环境遥感动态监测.从监测结果计算出黑河中游金塔地区2000年的生态环境相对于1990年的生态环境变化如下:人工用地增加34.17%,农业用地增加19.47%,水体增加8%,湿地增加6.3%,未利用土地增加了1.73%,自然/半自然植被减少42.78%.并对这些生态环境变化的原因进行了初步探讨。     

Application of remote sensing in monitoring environmental change in ore area-Take Panzhihua V-Ti magnetite as an example

Remote sensing is an effective method to monitor environmental change. To study the influence of mining and mine dump on the environment of mine, remote sensing is used to monitor the change of land use and vegetation in the ore area, and to forecast the ecological environment by considering the mining speed. Remote sensing images at different periods were collected in the study, which include MSS images in 1975, TM images in 1990, 1995, 2000 and 2005, and SPOT-5 images in 2002. At the same time, relief map and geological map of the ore area were also collected as assistant data for remote sensing interpretation. After color synthesis, enhancing treatment and geometrical revision, the interpreted dynamic information on remote sensing images was edited with ARC/INFO software, to build a dynamic monitoring database for land use in the ore area from 1975 to 2005 and a database for land use in 1975, 1990, 1995, 2000, 2002 and 2005. Through interpretation, it is found that, after 30 years of mining activities, the vegetation area in the Panzhihua mining area was reduced from 9352.6 ha in 1975 to 8195.6 ha in 2005, and its grassland area from 1053 ha in 1975 to 795.5 ha in 2002. After that, the grassland area increased to 869.1 ha in 2005 because of re-cultivation of some mine dumps.     

基于FLUS的长春市土地利用动态变化与预测分析

研究城乡土地利用变化规律与驱动机制,有利于实现区域土地资源可持续发展。本文以长春市为例,以监督分类与人工解译相结合的方式对1997、2007和2017年Landsat卫星影像进行分类,总体精度分别为93.06%,90.70%和94.12%。1997-2017年,草地、耕地和其他土地面积分别减少354.74、922.11和55.35 km²,建设用地、水域和林地面积分别增加1 154.14、70.38和107.54 km²,整体表现为建设用地向周边扩张,侵占其他用地类型面积。利用未来土地利用模拟（future land use simulation,FLUS）模型,以2007年分类数据为基础,结合地形、交通区位和社会经济等土地利用变化驱动因子,仿真2017年土地利用格局,仿真结果与真实情况吻合较好,仿真精度达85.10%,Kappa系数为0.821 2,验证了模型和驱动因子精度可靠,符合土地利用变化趋势。以此模型因子预测2027年土地利用格局,结果表明：在城镇周围,建设用地将持续侵占耕地、林地、草地和其他土地的面积,但趋势减缓,同时林地面积和水域面积增加。     

基于RS和GIS的南汀河流域石漠化评价

以南汀河流域ETM、DEM和地质岩性数据为基础数据,应用遥感和地理信息技术提取了石漠化评价因子,构建石漠化评价指标并对石漠化强度进行评价。运用空间叠加分析和统计分析方法对石漠化信息进行分析,得到流域岩溶区石漠化强度分级特征,利用土地利用数据及石漠化信息与土地利用/覆盖类型的相关关系以分析土地利用方式对石漠化的影响。结果表明（1）研究区石漠化强度为:中度石漠化>轻度石漠化>潜在石漠化>强度石漠化>无石漠化>极强度石漠化。（2）强度石漠化区和极强度石漠化区主要分布在以耕地和疏林地为主要覆盖类型的区域。说明了造成石漠化的因素除裸岩率、植被、坡度、岩性等主要影响因子外,人们利用土地的方式对石漠化也具有很大促进作用。