Envisat ASAR的区域森林-非森林制图

Envisat卫星ASAR传感器的双极化数据对区域森林监测十分有效。通过分别采用SRTM DEM和Landsat TM图像对地形起伏区域和平坦区域的SAR图像进行地理编码,发展了一种SAR图像自动预处理方法。基于冬季单时相ASAR数据的HH(水平发射,水平接收)、HV(水平发射,垂直接收)极化比值和HV极化图像,提出了一种面向对象的森林-非森林分类方法。将之应用于中国东北森林/非森林制图,分类总体精度、森林用户精度和生产者精度分别为83.7%,85.6%和75.7%。结果表明,本文提出的方法十分适合区域森林-非森林制图的业务化运行。     

利用EnviSat ASAR数据监测南极冰架崩解

利用欧洲环境卫星(EnviSat)所携带的先进合成孔径雷达(ASAR)数据高时间、高空间分辨率的特点,实现了全南极范围内冰架年崩解面积的高精度估算和崩解类型的解译。利用40期重复覆盖全南极海岸线的EnviSatASAR数据探测了冰架崩解的位置、类型和发生时间,统计分析了2005年8月到2011年8月连续6年南极冰架崩解频率和面积的时空变化。结果显示:(1)2005年—2011年平均崩解面积为2969.7km2,年崩解面积变化幅度较大,年崩解频率略呈下降的趋势;(2)南极冰架崩解主要发生1—3月,其中2月崩解最频繁;(3)东南极威尔克斯地区域是当前南极冰架崩解最活跃的区域,冰架罗斯、龙尼-菲尔希纳及埃默里等3大冰架很稳定且鲜有崩解发生,东南极毛德皇后地区域冰架相对稳定;(4)空间尺度小于100km2的崩解频率占到总频率的94.1%,忽略它们将导致南极年崩解面积低估20.7%—92.9%;(5)以内部冰川应力为主要驱动力的开裂型(Rift-opening)崩解较以外部大气和海洋因素为主要驱动力的融水型(Melt-related)崩解发生更为频繁,但是两者在量上的差异不大(约10%)。     

多时相ASAR数据的地表覆盖分类研究

本文选择了位于念青唐古拉山脉西段,覆盖范围大约100×100km2的区域,使用四个不同时期内的ASAR图像数据进行地表覆盖分类的研究。研究结果表明,虽然同种类型的地物在同一景雷达图像上的后向散射系数存在一定的差异,但是其后向散射系数随时间的变化规律却是一致的。根据地物后向散射系数的这种时相特征,我们对研究区的地表覆盖进行了分类,结果显示使用该方法能有效地区分草原、草甸、裸岩、水体、终年积雪等。     

我国沿海防护林体系现状图的编制

我国沿海池区，地处亚洲大陆之东部，太平洋之西岸。海岸线从东北辽宁省的鸭绿江口到广西省的北仑河口，全长约一万八干多公里。纵跨热带，亚热带和缓温带三个气候带。     

利用Envisat数据探测中山站至Dome A条带区域冰盖高程变化

在中山站至Dome A条带区域,利用2002-10~2007-09的Envisat RA2数据,对交叉点分析中的单一法、静态法与动态法进行了比较,结果表明：① 动态参考算法优于其他两种算法;② 反射能量是影响卫星测高确定冰盖高程变化的重要因素;③ 研究区域冰盖高程长期变化整体处于平衡,但其分布不均匀,恩德比地地区存在明显正增长,与ICESat一致。     

ENVISAT ASAR数据用于水稻监测和参数反演

用雷达后向散射模型模拟了水稻生长周期内入射角对雷达后向散射的影响关系。用模拟结果归一化雷达数据的后向散射系数,得到同一入射角下水稻周期内后向散射系数时间序列值。分析了归一化ASAR数据与水稻生物参数的关系,实验结果表明,ASAR数据可以用来估测水稻参数。     

基于PSInSAR方法和ASAR数据监测天津地面沉降的试验研究

概述了PSInSAR方法的技术流程，阐述了定标ENVISAT ASAR数据对PS候选点（Persistent Scatterer Cadidate，PSC）筛选 的作用。研究表明：对ENVISAR ASAR 数据进行定标有助于筛选出更多的PS候选点；以定标得到的后向散射系数作为阈值，可以剔 除散射信号统计特性较稳定但散射强度低的像素点，从而避免可能由这些点引入的相位误差。在初步实现PSInSAR方法的基础上， 运用14景ENVISAT ASAR数据获得了天津地区的年均线性沉降速率，揭示的天津市地面沉降趋势与前人研究结果较为一致，获得的形 变速率值的准确性尚待数据量的增多而进一步提高。     

联合Topex/Poseidon与Envisat高度计数据监测我国大陆地表覆盖变化

首次联合Topex/Poseidon(T/P)与Envisat高度计数据,提取了2002年5月至2005年5月期间两高度计Ku波段的后向散射系数,采用连续张力曲线样条格网化方法,有效地解决了数据稀疏区容易出现极值以及对数据密集区进行格网化时不平滑的问题,得到了格网时间序列数据,分析了T/P与Envisat两高度计后向散射系数的统计差异,进而讨论了我国陆地覆盖的空间分布特征,定性地研究了内蒙古高原、华北平原、东北平原、青藏高原、云贵高原、黄土高原、长江中下游平原的后向散射系数的成因机制及其随时间的演化规律,研究结果可为因自然灾害和环境变化而导致地表覆盖变化的监测提供决策支持。     

利用ENVISAT ASAR雷达数据提取DEM

主要讨论了利用 ENVISAT ASAR 雷达数据通过干涉测量技术提取 Bam 地区的 DEM。首先介绍了干涉测量的原理及干涉数据对的选取,然后介绍了 InSAR 数据的处理方法,最后用真实的数据提取 Bam 地区的 DEM。试验证明利用 InSAR 技术可以快速地、高精度地获取大面积的 DEM。     

基于双频多极化数据的农作物后向散射特性模拟分析及类型识别

以北京昌平地区为研究区域,获取了2007年该试验区C波段ENVISAT/ASAR数据和L波段ALOS/PALSAR数据,并提取了地物的后向散射系数。首先,利用MIMICS模型对该地区的春玉米、夏玉米和果木的后向散射特性进行模拟和分析;然后,将模拟结果同雷达实际观测数据进行对比;最后,利用不同作物之间的后向散射系数数值大小关系,建立分类二叉树,很好地区分了春玉米和夏玉米,总分类精度达86.66%。研究结果表明:双频多极化雷达数据能够提供有利于作物类型识别的多方面信息,对农作物遥感具有较大的优势和潜力。     

ASAR数据与水稻作物模型同化制作水稻产量分布图

提出了利用雷达数据进行水稻估产的技术方法,并以ASAR数据为例,探讨了雷达数据在水稻估产中的可行性.首先利用ASAR数据进行水稻制图,从各时相ASAR数据中提取水稻后向散射系数.随后,基于像元尺度,采用同化方法,以LAI为结合点,将水稻作物模型ORYZA2000与半经验水稻后向散射模型结合,建立嵌套模型模拟水稻后向散射系数.选择水稻出苗期和播种密度为参数优化对象,利用全局优化算法SCE-UA对0RYZA2000模型重新初始化,使模拟的水稻后向散射系数值与实测值误差最小,并由优化后的ORYZA2000模型计算每个像元的水稻产量,生成水稻产量分布图.结果表明,水稻产量分布图能够描绘研究区水稻实际产量的分布趋势,但由于采用潜在生长条件模拟,模拟的水稻平均产量比实测平均值高约13%,验证点的水稻产量模拟值与实测值相对误差为11.2%.由于半经验水稻后向散射模型存在对LAI变化不够敏感和对水层的简化处理,增加了水稻估产的误差.但从总体上看,利用该方法进行区域水稻估产是可行的,并为多云多雨地区的水稻遥感监测提供了重要参考.     

基于主成分分析的ENVISAT ASAR数据在福建省漳州市香蕉园地提取中的应用(英文)

Banana is one of the main economic agrotypes in Zhangzhou, Fujian Province. The multi-temporal ENVISAT ASAR data with different polarization are used to classify the banana fields in this paper. Principal component analysis (PCA) was applied for six pairs of ASAR dual-polarization data. For its large leaves, banana has high backscatter. So the value of banana fields is high and shows very bright in the 1st component, which makes it much easier for banana fields extraction. Dual-polarization data provide more information, and the VV and VH backscatter of banana show different characters with other land covers. Based on the analysis of the radar signature of banana fields and other land covers and the 1st component, banana fields are classified using object-oriented classifier. Compared to the field survey data and ASTER data, the accuracy of banana fields in the study area is 83.5%. It shows that the principal component analysis provides the useful information in SAR images analysis and makes the extraction of banana fields easier. Supported by the Program for New Century Excellent Talents in University (NCET-05-0573), Fujian Science and Technology Project (No.2006I0018), the Science Project of the Education Department of Fujian Province(No. 2006F5022).     

Images difference of ASAR data for rice crop mapping in Fuzhou,China

This paper introduces ENVISAT ASAR data application on rice field mapping in the Fuzhou area, using multi-temporal ASAR dual polarization data acquired in 2005. The procedure for ASAR data processing here includes data calibration, image registration, speckle reduction and conversion of data format from amplitude to dB for backscatter. The backscatter of rice increases with the rice growing stages, which was much different from other land covers. Based on image difference techniques, 6 schemes were designed with ASAR different temporal and polarization data for rice field mapping. Difference images between images in the early period of rice crop and growing or ripening period, are more suitable for rice extraction than those difference images between different polarizations in the same date. The most accurate result of late rice extraction was achieved based on the difference of HH polarization data acquired in October and August. Therefore, for rice field mapping, the temporal information is more important than polarization information. The data during the early growing season of rice is very important for high accuracy rice mapping.     

The influence correction of boreal forest vegetation on SRTM data

The digital elevation model based on SRTM is very convenient for a wide range of studies but requires correction due to the influence of forest vegetation. The present study was conducted to analyse the effect of boreal forests on altitudes, aspects and slopes calculated from the SRTM. A DEM based on topographic maps at 1:100 000 scale was used as a reference. The linear regression analysis showed low data correlation in forested areas. The presence of different types of forests and felling in the woods leads to a complex distribution of deviations from the SRTM. A simple correction method was proposed, using a forest mask, built according to Landsat, and forest heights indicated on the topographic maps. After correction, the correlation coefficient between the altitudes increased by 0.05–0.14, the share of matching aspects by 1–4% and the share of matching slopes by 2–8%.     

U-Net模型对不同空间分辨率防护林提取精度的影响

针对当前无人机影像获取精度高但数据规模小的问题,本文提出通过U-Net模型探讨不同空间分辨率对防护林提取精度的影响.以CW-20复合翼无人机搭载Micro MAC12 Snap多光谱传感器获取的300 m(空间分辨率0.15 m)、400 m(空间分辨率0.20 m)、500 m(空间分辨率0.25 m)3种不同高度的...     

森林资源空间数据更新的时空数据模型研究

地理信息系统(GIS)技术可以实现空间数据和属性数据统一存贮、管理和数据更新,但往往缺失时间数据,较难实现历史查询。本文以森林小班数据为例,分析林木自然生长以外数据更新的空间形态变化,使用图论对森林资源小班数据更新的时空信息进行描述,在此基础上构建森林资源更新的时空数据模型,此模型能够方便地进行历史查询分析。     

融合随机森林和超像素分割的建筑物自动提取

建筑物是城市空间的重要部分,建筑物信息的提取对基础地理空间数据库更新、城市规划、城市动态监测等具有重要意义.基于遥感影像数据提取建筑物信息具有非常广泛的应用,本文提出了一种基于随机森林和超像素分割算法,并从机载激光点云和数字航空影像数据中自动提取建筑物的方法.试验选取广州市海珠区某处为研究区域,结果表明:在一般的城市区...     

WorldView-2影像林地信息提取的研究与实现

林地信息的获取具有重要意义,可广泛应用于城市规划编制、林地资源分析、水土流失治理等领域。本文基于WorldView-2影像,在研究分割与对象特征的基础上,采用面向对象方法,实现了林地信息提取,其用户精度达到94%,制图精度达到97.2%。然后,将像元二分模型应用于林地类对象,计算其植被覆盖度。试验表明,面向对象方法能高效、准确、经济地提取林地信息;基于林地类对象计算的植被覆盖度能较好地表征植被覆盖情况。