DEM随机噪声误差去除方法研究——以黄土沟沿线地形剖面为例

在黄土高原数字地形分析中,基于DEM提取的地形参数和地貌对象是研究黄土地形地貌特征的基础。但在使用这些对象和参数进行小流域尺度的数字地形分析时,DEM数据中隐含的噪声在一定程度上会影响分析结果的可靠性。该文以分别位于陕北黄土丘陵沟壑区(绥德)和黄土塬区(淳化)的两个小流域为试验区,以国家基础地理数据库5m分辨率DEM为实验数据,以黄土地貌中最具典型特征的沟沿线为研究对象,对其地形剖面所隐含噪声的特征、提取及去除方法进行了研究。实验中采用EMD-MFDFA和EEMD-MFDFA两种组合方法对上述两个小流域黄土沟沿线地形剖面数据进行了分析。实验结果显示,沟沿线地形剖面数据噪声与地形复杂程度有很大关系;同EMD-MFDFA方法相比,EEMD-MFDFA对去除噪声成分具有更好的效果;EEMD-MFDFA方法在上述两个样区的沟沿线原始剖面与降噪后重构地形剖面的RMSE分别为2.053m和3.188m。     

基于多方位DEM地形晕渲的黄土地貌正负地形提取

以陕北绥德县韭园沟流域5 m分辨率DEM数据为基础,在数字地形分析、多元统计和数据挖掘方法的基础上,提出利用多方位DEM地形晕渲、坡度等多元指标,以主成分分析消除多重共线性和约减维数,并以Logis-tic回归模型提取黄土高原正、负地形的方法。研究结果表明:模型提取精度为82.1%,Kappa统计量为0.629;模型在6个不同流域测试样本上正、负地形的平均精度分别为77.6%,84.9%,加权平均精度为81.3%,模型具有较好的一致性和泛化能力,正、负地形提取效果良好。     

基于多重分形的黄土高原不同地貌类型区沟沿线起伏特征研究

黄土高原不同地貌类型区沟沿线地形起伏具有不同的特征,有必要从局部和整体两个视角对其进行量化分析。该文以沟沿线地形剖面为研究对象,采用多重分形方法对选取的黄土高原6个典型地貌样区沟沿线地形的起伏特征和变化趋势进行研究。结果表明,黄土高原6个典型地貌样区的沟沿线地形起伏在整个空间尺度均表现出标度不变性,呈现出完全不同的多重分形特征。进一步计算并对比6个样区的多重分形参数Δα和Δf(α),绥德样区的Δα(0.6479)最小、Δf(α)(0.4941)最大,表明绥德样区沟沿线全局地形起伏变化的奇异性最小,而局部地形以高值起伏为主;甘泉样区的Δα(0.8945)最大,其多重分形特征最强,沟沿线整体地形起伏变化的奇异性最大;淳化样区Δf(α)(-0.4881)最小,其沟沿线局部地形以低值起伏为主。多重分形谱参数可作为黄土高原不同地貌类型区沟沿线地形起伏变化特征描述和评价的综合定量指标,为分析黄土地貌地形变化特征提供了一种新途径。     

基于语义和边缘特征融合的高分辨率遥感影像水体提取方法

利用卷积神经网络从遥感影像中提取水体时,水体对象边缘像素的特征与内部像素的特征之间往往存在较大差异,导致提取结果中边界模糊、内部像素与边缘像素的提取精度差异较大,影响了整体精度的提高。针对如何从高分辨率遥感影像中进行水体高精度、自动化提取的问题,文章首先以高分辨率遥感图像为基础,利用边缘提取算法生成边缘图像,然后以高分辨率遥感图像和边缘图像作为输入,建立了语义特征和边缘特征融合的高分辨率遥感图像水体提取模型（Semantic Feature and Edge Feature Fusion Network, SEF-Net）,用于从高分辨率遥感图像中提取水体对象。实验结果表明,SEF-Net模型在3个数据集中的召回率（91.97%、92.07%、93.97%）,精确率（91.12%、98.37%、97.88%）,准确率（89.56%、95.07%、94.06%）和F1分数（91.54%、95.12%、95.88%）均优于对比模型,说明SEF-Net模型从高分辨率遥感图像中提取水体时,具有更高的精度和泛化能力。     

基于EEMD-瞬时频率变换的黄土高原典型地貌沟蚀活跃区识别研究

黄土沟谷是黄土高原物质和能量交换最频繁、形态和形状变化最剧烈的区域.黄土沟沿线作为沟蚀的重要地形特征线,是研究黄土沟蚀特征的重要切入点.该文以黄土峁区(窑家湾)、黄土梁区(安塞)和黄土塬区(长武)3个典型小流域为研究样区,以低空摄影测量生成的1 m分辨率DEM为实验数据,采用集合经验模态分解(EEMD)-瞬时频率变换方法分析各样区黄土沟沿线地形剖面的变化特征.结果表明,黄土高原不同地貌类型区沟沿线地形剖面变化特征差异明显,各样区的沟蚀活跃区多分布于沟头,沟蚀方式以沟头的溯源侵蚀最为活跃,反映了黄土高原地貌的发育进程和沟蚀活跃性,3个样区中黄土梁区(安塞)的沟蚀和沟谷发育最活跃,与实地调查结果一致.     

多源遥感影像的侵蚀沟信息提取分析

以多源遥感影像为基础,结合DEM数据,运用定性方法全面分析各遥感影像中提取的侵蚀沟的信息特征,并在研究区选取两个调查单元进行野外验证,对所得结果与遥感影像目视解译结果进行定量比较分析,得出以下结论:1)虽然空间分辨率最高的Pleiades遥感影像与DMC航片影像表现侵蚀沟的信息最为清晰,但空间分辨率过高会使侵蚀沟的内部细节过于详细,对信息提取增加噪声信息。2)不同遥感影像所能提取的侵蚀沟的类型不同。与Pleiades和Alos遥感影像相比,资源三号卫星影像能够呈现稳定沟、切沟和冲沟的信息,且成本低廉,是侵蚀沟信息提取最为理想的遥感影像。3)资源三号与高分一号卫星影像在提取重点调查的冲沟与切沟的数量与长度和宽度信息时,所得结果与实地验证结果十分接近,是比较合适的遥感影像。     

基于 NDVI 物候特征的华南地区冬种马铃薯遥感提取方法

马铃薯是华南地区的特色冬种农作物,其地块的“早稻―晚稻―冬种马铃薯”三季种植模式具有特有的植被指数时间序列曲线特征。利用这一特征,提出一种基于 NDVI 时间序列数据和 SAM 的冬种马铃薯种植面积提取方法。以广东省惠州市稔平半岛为研究区,冬种马铃薯面积为研究对象,采用 2011 年 HJ-1 A/B CCD 遥感数据为主要数据,计算每一景影像的 NDVI 后以时间为坐标轴排列成 NDVI 时间序列数据集,在此提取冬种马铃薯种植区的 NDVI 时间序列参考曲线,使用光谱角度匹配（SAM）方法,计算每个像元的 NDVI 时间序列曲线与 NDVI时间序列参考曲线的光谱夹角值,根据 Rule 图像的统计参数确定夹角阈值,达到快速有效地在遥感影像上提取冬种马铃薯对应像元的目的。结果表明：研究区总体提取精度为 82.70%,重点种植区域提取精度为 93.75%,可见基于 NDVI 物候特征的 SAM 方法能够有效提取研究区冬种马铃薯的种植面积。     

基于水稻特征波段的决策树分类研究

针对种植结构复杂、地形复杂的水稻种植面积遥感提取精度不高现象,结合多时相遥感影像中反映水稻物候规律的特征波段,以南京江宁丘陵山区为例,选择典型水稻物候期时相的TM数据,基于多特征波段构建决策树分类提取水稻种植面积。结果表明:纹理、植被指数、湿度因子、坡度因子等多特征参与决策树分类能够提高总体精度;在具有两期物候数据时提取精度和效率较好,而加入了地形特征的水稻抽穗期数据比水稻灌浆期数据获取效果略好。因此,利用合理的作物物候期数据和该遥感影像的特征波段可有效提高分类精度,为地块破碎区作物种植面积提取提供有效手段。     

基于DEM的山区遥感图像地形校正方法

基于地表反射为各向异性的假定,可以将遥感图像的地形校正分为光照和反射率校正两部分。基于6S大气校正模型和数字高程模型(DEM)对山区遥感图像进行光照和反射率校正,通过消除遥感图像中大气和地形的影响,反演得到地表反射率。通过对江西兴国县TM图像的实验,实现了对山区遥感图像的地形校正。对模型中的大气参数进行了敏感性分析,发现大气参数的误差对地表反射率的反演精度影响较小。     

表碛覆盖冰川信息提取方法——以波密县为例

针对表碛覆盖冰川提取困难的问题,本文结合TM影像、DEM和野外调查资料,基于地物光谱、地形和纹理特征,将研究区分为表碛覆盖冰川区、无表碛覆盖冰川区和阴影下冰川区,采用模糊逻辑方法建立定量化提取规则,综合利用了面向对象和波段比值两个方法的各自优点,建立面向对象-波段比值信息提取方法,进行了有无表碛物覆盖的冰川信息的分区提取,并以波密县为典型研究区,通过混淆矩阵进行精度分析。研究结果表明:1)提出的面向对象—波段比值法,能够较完整地提取研究区表碛覆盖冰川,精度可达93%,冰川信息提取总体精度为98%,kappa系数为0.97;2)研究区冰川总面积为7 655.27 km~2,占研究区总面积的46.18%,无表碛覆盖冰川、表碛覆盖冰川、阴影下冰川面积分别为5615.20 km~2、65.13 km~2、1 974.94 km~2,占总冰川73.35%、0.85%、25.80%。初步建立的表碛覆盖冰川自动信息提取方法可以为类似地区冰川遥感监测提供依据和参考。     

Bidirectional DEM relief shading method for extraction of gully shoulder line in loess tableland area

The gully shoulder line, one of the most important topographical features, reveals the erosional process and reflects the geomorphological evolution of a loess area. Existing shoulder-line extraction methods are based on local window-filter or image-edge detection, which are sensitive to image noises and algorithm parameters, causing unsatisfactory accuracy and efficiency. This paper proposes a bidirectional relief-shading (BRS) method for loess shoulder-line extraction based on a 5-m Digital Elevation Model (DEM). First, two hill-shaded images are simulated with appropriate altitude and symmetric direction of the light. Second, the grey value difference between inter-gully and inner-gully area can be easily identified by fusing the two images with the mean method. Finally, the shoulder line can be derived by image segmentation using a threshold determined by an empirical equation. Experiments in three areas of loess tableland in Shaanxi Province validated the method, which has the advantages of being a simple operation with relatively high accuracy, 89.7% compared with manual digitalization, and high efficiency. We discuss three parameters in this method: zenith angle, azimuth angle, and segment threshold. Results suggest that the method is applicable for broad-scale gully shoulder line extraction in loess tablelands.     

东北低山丘陵典型区侵蚀沟分布特征及其地形影响研究

东北低山丘陵区是重要的粮食主产区和商品粮基地,高强度的农业垦殖造成了严重的水土流失,侵蚀沟危害日益加剧。选择东辽河上游106.5 km²的区域为研究区,基于分辨率2 m的遥感影像,在GIS人工预判读侵蚀沟的基础上,野外实地验证并测量了研究区内长度≥50 m、且深度≥0.5 m的侵蚀沟的几何参数与经纬度;基于DEM获取了侵蚀沟所在坡面的坡度、坡向和高程等空间信息;分析了研究区侵蚀沟的基本特征与时空演化趋势,探讨了坡度和坡向对侵蚀沟发育的影响。结果表明：① 目前研究区已形成侵蚀沟322条,分布密度为3.0条/km²,沟壑密度为0.8 km/km²,割裂度为1.4%,侵蚀沟发展速度快,沟蚀强度已达强烈程度,应引起足够重视。② 侵蚀沟主要分布在6°~9°的坡耕地上,坡度对沟蚀的影响明显,坡耕地高强度垦殖是沟蚀加剧的主要驱动力;③ 阳坡（S、E）上侵蚀沟分布相对较多,而阴坡（N）上侵蚀沟分布最少,坡向对沟蚀也有一定影响。研究成果为认识东北低山丘陵区侵蚀沟发生与演化提供了科学数据。     

都汶公路沿线泥石流危险性评价

汶川地震诱发的次生泥石流灾害,已成为灾区防灾减灾工作的突出问题和灾后恢复重建的重要制约因素之一,泥石流危险性评价是泥石流灾害风险管理的核心基础技术。以都汶公路沿线的31条泥石流沟为研究对象,通过野外考察、遥感图像的解译、查阅相关文献资料等手段获取研究区泥石流沟的基础数据,通过选取地质、地形、气象、水文指标,并利用主成分分析法对关键因子进行筛选和灰色系统模型进行权重的确定,建立泥石流危险性评价模型,计算得到每条沟的泥石流危险度值。评价结果表明:公路沿线31条泥石流沟处于不同泥石流危险等级:极高危险占23%,高危险占35%,中度危险占13%,轻度危险占29%;其中红椿沟、肖家沟、烧房沟等沟属于泥石流极高危险沟道,高家沟、牛圈沟等属于高度危险沟道,公路选线须采取避让或充分的防治对策。     

基于Google earth的城市人口密度研究——以广东清远为例

引入Google Earth软件,讨论了一种快速、免费、便捷的研究城市人口密度的方法,该思路与方法在缺乏基础资料(如城市地形图、研究区域人口等数据)时能够作为一种有效的分析手段。文中通过获取各类地物信息,将土地利用、道路、建筑物等因素与人口密度建立起对应关系,绘制出研究区域的人口密度分布图,并对人口密度进行分析。此外,根据城市人口分布现状,提出人口引导控制区概念,为城市规划建设、环境保护等提供参考。     

面向对象的干旱区盐渍地信息提取方法研究

随着高分辨率遥感影像的广泛应用,面向对象的高分辨率遥感影像信息提取技术得到了迅速发展。本文针对高分辨率遥感影像的盐渍地信息提取,探索了面向对象的信息提取技术运用在盐渍地信息提取方面的最优参数选择和规则建立等关键技术,并且将从ALOS影像中提取盐渍地信息的结果与传统分类方法的提取结果进行对比分析。结果表明,利用面向对象方法的盐渍地信息提取总体精度为89.38%,较传统方法提高8.24%,Kappa系数为0.88,较传统方法提高0.08。该方法能实现较为精确地提取盐渍地信息,在高分辨率遥感影像盐渍地信息提取中具有一定的优势。     

基于Landsat 8 OLI数据与面向对象分类的昆嵛山地区土地覆盖信息提取

利用2015年Landsat 8 OLI遥感影像和DEM作为分类数据源,结合野外调查数据,采用面向对象的分类方法对昆嵛山地区土地覆盖信息进行提取,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究表明：面向对象分类方法提取的各地类连续且边界清晰,分类效果与实际情况基本吻合。昆嵛山地区占主导地位的土地覆盖类型是针叶林,面积为1 546.81 km²。研究区土地覆盖分类的总体精度和Kappa系数分别为91.5%和0.88,其中针叶林、草地、水体和建设用地的生产者精度均达到87%以上。相对于监督分类方法,本研究提出的土地覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高14.7%和0.17。基于面向对象的中分辨率遥感影像,能够获取较高精度的土地覆盖信息,为大范围土地覆盖分类研究提供方法参考。     

基于像元级RS影像数据融合方法应用评价

遥感信息融合（Fusion）是目前遥感应用领域的一个热点问题。高分辨率的全色影像与多光谱彩色低分辨率的遥感数据叠加，可以最大限度地利用不同分辨率、不同光谱信息和不同时相分辨率的遥感信息。融合中对同一地区长江流域秭归段的TM4、3、2多光谱和TM8高分辨率的遥感影像采用了IHS变换、分辨率（主成分分析）融合方法进行了数据融合，并对不同的融合方法所得到的融合影像进行目视和统计特征的分析与评价。     

基于灰色绝对关联度边缘检测的多源遥感影像加权IHS融合

鉴于IHS变换的融合影像存在光谱扭曲问题,而灰色关联度对图像边缘检测具有局限性,该文将基于灰色绝对关联度的灰色关联分析与IHS变换相结合进行影像融合。采用灰色绝对关联度检测高分辨率影像的边缘点和非边缘点,基于边缘信息确定高分辨率影像和IHS变换后的亮度分量在组合中的权值,最后通过IHS反变换实现影像加权融合。应用该算法分别对多源遥感影像进行融合处理,在提高空间分辨率的同时能够很好地保持多光谱影像的光谱信息,优于传统的IHS融合方法和基于灰色关联度的IHS融合算法。     

黄土高原勺状沟壑特征及发育过程

沟谷是黄土高原物质交换最频繁,形态变化最剧烈的区域。在内外营力的共同作用下,不同发育阶段的各类沟谷塑造了黄土高原“千沟万壑”的独特地貌景观。在黄土高原沟壑系统中,广泛分布着一类特殊的黄土勺状沟壑,目前对其成因、发育过程与机理以及空间分布特征等的认知明显不足。本文以高分辨率遥感影像和DEM数据作为数据源,在大量野外调查和专家知识的基础上,首先提出了黄土勺状沟壑的概念,指出黄土勺状沟壑是独立发育于黄土坡面上的永久性沟谷。其次,从沟壑形态、汇流关系、侵蚀过程、分布特征等方面分析了黄土勺状沟壑区别于其他已有沟壑的特点。进而,从发育形态、发育规模、发育部位等角度对黄土勺状沟壑进行了分类,深化了对勺状沟壑的认识。再次,基于空代时理论,定量分析了黄土勺状沟壑发育过程的形态演变特征,进一步探讨了黄土勺状沟壑发育过程,论证了黄土勺状沟壑是黄土切沟的初期阶段。最后,在系统梳理总结勺状沟壑的特征及分类的基础上,提出了黄土勺状沟壑的发育过程设想,指出勺状沟壑的形成离不开黄土陷穴和暗穴的生成和发育,勺状沟壑的进一步发育伴随着水力侵蚀和重力侵蚀过程。勺沟尾部变细甚至消失,不能发育成更大规模的切沟,与地下暗穴、黄土渗透率、降雨条件以及地表覆盖有关。本文成果期望为进一步完善黄土沟谷地貌发育和侵蚀过程与机理等认识做出贡献,同时对黄土高原水土保持工作提供参考。     

基于FY3A/MERSI影像的几种常用水体提取方法的比较分析

随着遥感技术的飞速发展,利用遥感数据来进行水资源的监测、调查和分析已经成为一种必然的趋势。通过选取新疆博湖县境内中国最大的内陆淡水湖-博斯腾湖为研究区,FY3A/MERSI影像为数据源,利用监督分类法从Landsat-ETM+影像提取水体,提取结果作为FY3A/MERSI影像水体提取精度验证的底图。采用单波段阈值法、基于阈值的多波段谱间关系法和基于阈值的水体指数法从FY3A/MERSI影像提取研究区水体,基于混淆矩阵法,提取结果分别与Landsat-ETM+影像底图作对比分析,最终得出结论,基于阈值的水体指数法中的归一化差异水体指数法提取研究区水体的总体精度最高,为96.37%,Khat为0.915。