TM影像的植被类型信息提取方法研究

以宝汉天然气管线遥感解译项目为例,介绍了在山地特殊的地理条件和自然环中,应用TM影像对植被类型信息提取的方法,以ArcGIS9.0,ERDAS8.6,ARCVIEW3.2a,EXCEL作为数据平台,研究区周边植被分布特点。该方法可以缩短调查时间,减轻外业调查工作量和提高工作效率满足环境调查和专业制图的要求。TM图像对植被覆盖类型的定性、定量研究都达到了一定的精度,完全可以满足环境调查和专业制图的要求,对合理开发和利用资源是完全可行的和必要的。     

线性光谱混合模型的ASTER影像植被应用分析

本文利用线性光谱模型分解混合像元方法。从ASTER多光谱遥感数据提取福州地区植被覆盖丰度的定量信息,与归一化差值植被指数进行了回归分析,结果相关系数高达95％;通过对植被景观格局分析,表明研究区以中等丰度植被占据主要地位,生态系统较为稳定。     

干旱区植被覆盖度提取模型的建立

本文通过分析遥感提取植被覆盖度的经验模型法、植被指数法和混合像元分解法,归纳了它们各自的优势、精度和存在的问题,指出了影响应用较广泛的植被指数转换法精度是全植被覆盖像元的选取。在此基础上提出了植被指数转换法的改进模型一利用高分辨率卫星图像的最大NDVI值作为均一像元的NDVI值替换中等分辨率卫星图像的NDVI值,建立植被覆盖度提取模型,从而通过中等分辨率卫星图像获取大范围植被覆盖度的方法。经实践检验,该方法简单、实用,适合于利用中等分辨率卫星图像进行大范围宏观监测。     

基于稀少控制点的SPOT5卫星立体条带影像的生产应用研究

随着相关技术的发展,高分辨率卫星遥感影像在测绘产品生产中的应用越来越广泛和深入。本文主要通过西部无图区测图的应用实践,讨论利用有理多项式方法、基于稀少控制点纠正的SPOT5HRS立体条带影像的测图生产情况,并对DLG、DEM等产品进行精度检测;同时与传统的航摄方法进行对比,分析其生产效率等情况。     

一种基于改进U-Net的高分影像公路线路提取方法

高质量的公路网信息在区域经济发展、灾害应急管理和土地规划中发挥着重要作用。本文提出一种基于改进U-Net(u-shaped network)模型的高分影像公路线路提取方法。首先,从功能、路线设计、分级标准和构造及横断面四个方面剖析公路线路特征,厘清公路与道路的区别;然后,联合通道与空间注意力模块,提出了一种改进的U-Net网络模型;最后,以重庆市南岸区和巴南区为研究区,建立数据集并进行公路线路信息提取实验。结果表明,与已有方法相比,精确度、F1分数、IoU指标有明显提升。本文方法在高分辨率影像提取公路信息方面具有可行性与有效性。     

一种基于归一化扰动模型的积雪和植被覆盖度反演方法

积雪和植被的覆盖范围对于研究气候变化和水资源平衡、生态环境状况具有重要的意义,但它们的光谱曲线具有较强的时空变异性,难以获取精确的覆盖度产品。针对线性混合像元分解算法在积雪和植被覆盖度反演中噪声和光谱变异带来的误差,本文提出了一种基于归一化扰动模型的积雪和植被覆盖度反演方法,并选用了3个不同的区域（单独的积雪覆盖区、单独的植被覆盖区、积雪和植被混合的覆盖区）来验证所提出框架的可行性。研究结果表明：① 该方法单独反演积雪覆盖度的均方根误差为0.172,单独植被覆盖度反演均方根误差为0.223,积雪和植被覆盖度混合反演的均方根误差分别为0.185和0.249,3种方案均有较高的精度;② 对影像与端元组进行归一化后,降低了光谱异质性,在此方法下的扰动混合模型可以有效地减弱MODIS影像光谱变化和噪声带来的误差;③ 针对MODIS影像,该框架获取的积雪覆盖度相对于植被覆盖度具有更高的精度。今后将进一步发展类似的积雪覆盖度与雪粒径协同反演算法。     

基于遥感资料的陕北黄土高原植被覆盖率时空特征分析

选取黄土高原的典型区域--陕北作为监测区域,以MODIS和TM资料作为主要数据源,从可业务化的角度采用植被指数法进行了植被覆盖率的遥感反演,对4种生态气候区植被覆盖率季相变化特征进行了分析,并对陕北生态环境治理前后植被覆盖率的变化进行了对比,结果表明:生态治理后陕北黄土高原的植被覆盖率绝大多数地区都是正增长,各生态气候区植被覆盖状况都有了不同程度的改善,生态治理效果最明显的区域在陕北南部.     

ETM与SPOT影像融合方法比较和评价——以庐山及其周边区域为例

高空间分辨率影像与多光谱影像融合,为影像处理提供了更加丰富的资源,有利于进行影像的分析和制图。本文以庐山及其周边区域的2009年5月11日Landsat ETM+与2009年5月6日SPOT 5影像数据为例,对典型的融合方法进行了对比评价。融合方法包括加权融合法,IHS变换,改进的IHS变换,高频调制融合法(频域采用Butterworth滤波器,指数滤波器),HSV变换,Brovey变换,CN变换,PC变换,Gram-Schmidt变换11种方法。评价指标为相关系数、信息熵、标准差、平均梯度、相对偏差、标准偏差。结果表明,不同的融合结果突出的侧重点不同。加权融合法、Gram-Schmidt变换,PC变换方法突出了影像的信息量丰富度、清晰度,提高空间分辨率能力。CN波谱锐化,改进的IHS变换,BW0高频调制融合,指数高频调制融合方法光谱保真度较好。改进的IHS变换,BW0高频调制融合,CN波谱锐化,指数高频调制融合法在空间分辨率及光谱保真度、清晰度、信息丰富度方面的能力较均衡。     

一种新的聚焦点不同的近景影像融合方法

近景摄影测量是实现地面目标高精度三维建模的主要方法之一。实际摄影测量过程中,普通数字摄像机在拍摄与镜头距离不同的多个目标时,无法同时聚焦到所有目标而使近景影像各处都清晰。本文以不同聚焦点近景影像的融合为研究内容,以图像一层小波分解的高频系数能量为影像清晰度衡量指标。通过计算小波影像能量,将整幅影像划分为清晰区域、模糊区域及二者的交界区域。对于清晰区域和模糊区域,将清晰区域的像元值直接应用于融合影像,而对于二者的交界区域,将curvelet变换所得初始融合影像的像元值应用于对应位置处的融合影像,从而得到融合影像。最后,用两组实例数据对融合方法进行了验证,并采用信息熵、均方根误差和峰值信噪比三种客观评价准则,对所得融合影像进行定量分析。     

一种面向遥感影像自动提取结果的线要素自适应平滑方法

遥感影像提取结果的不光滑现象严重影响其数据质量和可视化效果。为解决这一问题,本文综合点、线、面要素的空间表达特征,提出了一种面向线要素的自适应平滑方法。首先,对现有的线要素平滑方法进行了总结和分析,指出了当前方法存在的局限性;然后,分析了噪声的来源和特点,提出了一种基于三角内心的自适应平滑方法;最后,以e Cognition8.0软件的道路自动提取结果为例,对方法的适用性和有效性进行了验证和分析。实验结果表明,本文提出的方法平滑效果较好,能够改善数据质量和可视化效果。     

浮动车轨迹数据聚类的有向密度方法

为了充分挖掘浮动车轨迹数据的潜在特性,本文在OPTICS空间密度聚类算法基础上,提出了一种有向密度的快速聚类方法(D-OPTICS)。该方法通过扇形空间邻域计算其有向密度信息,并基于方向信息约束其密度可连通性,通过有向可达距离曲线生成数据基本簇,最后,通过空间网格及类簇聚合等优化方法,实现其大规模浮动车轨迹数据的快速聚类处理。通过有向时空数据的聚类分析,发现浮动车轨迹的时空分布特性,以提取复杂路网的结构信息。本文以福州市大规模浮动车轨迹数据,对D-OPTICS进行了系统实验,分析表明,该算法可实现浮动车轨迹数据的快速有向密度聚类分析,有助于挖掘发现时空轨迹数据的分布规律,且基于聚类结果提取了福州市区复杂路网的有向拓扑结构图。同时,与DBSCAN及OPTICS等传统的密度聚类算法进行性能对比,实验表明,D-OPTICS算法能更好地支持大规模浮动车轨迹数据的处理要求。     

航片数字化影像与SPOT5多光谱影像融合比较分析

通过利用多种图像融合方法分别对航片数字化影像与SPOT5多光谱影像进行融合试验,经定量化指标评价结果表明,利用Pansharp,HPF和HIS融合方法计算后得出的影像在很大程度上保留了原多光谱影像的光谱特征,清晰度有较大提高,具有更强的解译和量测能力.     

卫星影像数据构建山地植被指数与应用分析

 本研究以Landsat影像为数据源,在分析复杂地形山地植被在阳坡和阴坡反射率差异特征的基础上,提出一种归一化差值山地植被指数NDMVI (Normalized Difference Mountain Vegetation Index)。该指数模型无需辅助数据(如DEM)的支持,通过同时降低近红外波段(TM4)和红光波段(TM3)反射率的方法来消除或抑制地形的影响,具有较强的可操作性。研究表明:NDMVI与太阳入射角余弦值(cos i)的相关性相当小,对地形起伏变化表现不敏感,可有效消除或抑制地形的影响;比NDVI值动态变化范围更宽,对地物有更强的遥感识别能力;该模型抑制地形影响的效果比用C校正模型的效果更佳,不会出现过度校正的问题。     

大伙房库区近30年来植被覆盖变化分析

根据像元二分模型原理,利用1983年、2000年、2011年大伙房库区遥感影像数据提取植被覆盖遥感信息,结合植被指数计算植被覆盖度,分析比较大伙房库区不同时期植被覆盖的变化,研究大伙房库区这三个时期植被覆盖动态变化规律,为大伙房库区的生态建设和可持续发展提供决策支持。结果显示:1近30年以来,大伙房库区植被覆盖等级分布不均衡,高植被覆盖区过分集中在北部地带,西部则多为低植被覆盖区;2大伙房库区高植被覆盖面积在减少、低植被覆盖面积在增加;3大伙房库区植被覆盖总面积在下降,库区的生态环境已经遭到了破坏;4政策建议:加强监测与监管力度,合理开发利用矿产资源,积极响应国家"退耕还林、退耕还草"号召。     

一种面向海量浮动车数据的地图匹配方法

浮动车数据已广泛应用于交通监管、智能出行、城市规划等领域,地图匹配是浮动车数据关键技术之一,保障匹配算法精度的同时提高匹配效率,是面向海量浮动车数据地图匹配方法的难点。本文提出一种基于HMM（Hidden Markov Model）的地图匹配模型,相对传统模型尝试了多个方面的改进：在发射概率计算中引入航向角变量,并探讨了该变量对模型精度的影响;以格网对路网进行划分,构建哈希索引,实现候选路段快速查找;采用路径无权距离替代路径实际距离,并对路网进行预处理,根据浮动车有限时间内的活动范围构建路段转移矩阵,实现路段转移概率快速计算,以减小路径匹配算法时间复杂度。将模型应用于北京出租车轨迹数据匹配结果表明,对于采样时间间隔在1~120 s的浮动车数据模型切实可行。在满足匹配精度应用需求的前提下,模型效率有了较大幅度提升,能有效应用于海量浮动车数据地图匹配。     

基于Brovey融合与HSV锐化的ASTER影像绿地信息提取分析

为了突出图像的边缘、线状目标或某些亮度变化率大的部分,生成边缘图像,运用Brovey融合和HSV锐化方法,对广州市部分地区的ASTER遥感影像进行处理,然后,对两种方法分别处理后的图像,采用平行六面体法监督分类,提取城市用地信息,并对分类后的图像进行对比试验,着重对城市绿地信息的提取进行分析,探究ASTER遥感数据的两种影像处理方法对城市绿地信息的提取效果,及其空间分布为城市生态评价和景观生态建设提供必要的基础数据。通过对比试验,结果显示:Brovey方法较好地显示城市绿地的分布状况,可作为城市绿地动态监测的判别方法之一;融合后的影像能够清晰地显示研究区城市绿地的分布结构及毗邻关系;通过采用区域放大、勾画不同地类边缘轮廓、配合人工解译等工作,能够增加城市绿地与其他用地类型的差异,突显城市绿地的分布、结构、生态学特征。     

不同土地覆盖类型上植被生长的最适温度

生态过程模型已成为探测陆地植被对气候变化响应的重要手段之一,最适温度作为模型模拟过程中的一个重要参数,其准确性对模型模拟结果有重要影响。本研究以2001-2010年MODIS-NDVI、2001-2010年气象台站温度数据,以及2000年土地覆盖数据,结合前人研究的成果,将最适温度定义为适宜植物生长温度上下限之间所有月均温度的均值,并从植被类型角度出发,探讨不同植物生长的最适温度,以期为生态过程模型的改进提供参数优化方案。研究表明,不同植被类型植被生长的最适温度存在较大差异。常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、落叶阔叶林、混交林、灌丛、草地、农田和建设用地的最适温度,依次为22.4℃、23.4℃、14.1℃、19.5℃、20.7℃、22.6℃、15.4℃、24.8℃和25.6℃。     

时间序列植被覆盖度断点检测方法研究

断点检测技术能够提取时间序列数据中发生变化的信息,对时序变化特征的研究和分析具有重要意义。在植被变化研究中,它有助于发掘时序植被参数数据中潜在的连续变化信息（如火烧、砍伐和病虫害等）,具有较广阔的应用前景。本文以2000-2015年空间分辨率为250 m的福建省长汀县MODIS NDVI遥感时序产品计算的植被覆盖度（Vegetation Fractional Coverage, VFC）为数据源,利用DBEST（Detecting Breakpoints and Estimating Segments in Trend）模型开展植被变化断点检测与分析,并讨论了模型参数对实验结果的影响。经研究发现,使用DBEST推荐的第一、第二水平变化阈值（即θ₁、θ₂分别为0.1和0.2）可较好地界定植被覆盖度的变化级别;变化持续时长φ可根据所用时序数据的类型和当地植被变化特点进行调整,表示断点变化级别的阈值β也可根据研究目标自定义;本文φ取3,β取0.2,实验得到断点位置和断点类型的精确度分别为92%和80%,表明DBEST模型能够很好地提取时间序列VFC数据中的重要变化信息,与当地实际情况比较吻合。     

森林过火区植被遥感参数的变化与恢复特征分析

遥感技术可以快速、准确地监测森林火灾火烧迹地的植被遥感参数变化,分析植被对火灾的响应与恢复特征,为防灾减灾决策提供科学依据。本文首先基于森林火灾前后的Landsat5 TM数据,利用差分归一化燃烧指数（the Differential Normalized Burn Ratio,dNBR）来提取2009年澳大利亚维多利亚州火烧迹地的范围,计算过火区面积及火烧强度;其次基于时间序列的全球地表特征参量（Global Land Surface Satellite,GLASS）产品中的叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）、吸收光合有效辐射比例（Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation,FAPAR）数据,利用距平分析法对比不同火烧强度过火区植被与未过火区植被受森林火灾的影响状况与植被恢复特征。结果表明,森林火灾发生后,LAI、FAPAR值迅速降低,火烧强度越大,LAI、FAPAR下降程度越大,高火烧强度过火区的LAI、FAPAR最大降幅分别为中火烧强度、低火烧强度过火区的1.2、1.3倍;随时间推移,LAI、FAPAR值逐渐上升,在2-3年内恢复至未过火区水平。LAI、FAPAR恢复至未过火区平均水平的时间与森林火灾规模、火烧强度密切相关：维多利亚州森林火灾过火区域中大过火斑块、高火烧强度林地的植被遥感参数恢复时间相比小过火斑块、低火烧强度林地滞后1-2年。植被遥感参数LAI、FAPAR能很好地反映过火区植被的受损状况及恢复过程。