Mapping Wetland Areas Using Landsat-Derived NDVI and LSWI: A Case Study of West Songnen Plain,Northeast China

Increasing interest in wetlands for environmental management requires an understanding of the location, spatial extent, and configuration of the resource. The National Wetlands Inventory is the most commonly used data source for this information. However, its accuracy is limited in some contexts, such as agricultural and forested wetlands. An large number of studies have mapped wetlands worldwide from the perspective of land use and land cover change. However, information on the actual wetland planting areas annually is limited, which greatly impacts ongoing research. In this case study of the West Songnen Plain, we developed a simple algorithm for the quick mapping of wetlands by utilizing their unique physical features, such as annual display of phenological land-cover change of exposed soils, shallow flooding water, and plants from multi-temporal Landsat images. Temporal variations of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Land Surface Water Index (LSWI) derived from Landsat images in 2010 for wetlands at different growth stages were analyzed. Results show that during the ante-tillering phase, the NDVI value (above zero) is lower than the LSWI value of paddies because of flooding of shallow water; during the reproductive and ripening phases, the NDVI value is higher than the LSWI value (above zero); and during the post-harvest wetland planting phase, the NDVI value is still higher than the LSWI value, but the LSWI value is negative. Wetland areas can be detected using one or two images in the optimum time window. The algorithm based on the difference of NDVI and LSWI values derived from Landsat images was used to extract the actual wetland planting area. Validated alongside statistical data, the algorithm showed high accuracy. Therefore, this algorithm highlights the unique features of wetlands and can help in mapping the actual wetland area annually on a regional scale. Results further indicate that the new method has a classification accuracy of 92 %. In comparison, two traditional methods based on Landsat-7/ETM registered accuracy rates of only 83 % and 87 % respectively.     

遥控飞艇数字航空摄影系统

提出快速获得航空影像并及时制作DOM、DLG的一种手段.介绍遥控飞艇数字摄影系统的工作原理,探讨存在的问题.     

高光谱图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法

波段选择是高光谱遥感图像分类的重要前提,本文提出了一种用于高光谱遥感图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法,通过使用混合二进制编码算法更新子代鸟巢和使用遗传算法交叉方式更新被发现鸟巢两个方面对二进制布谷鸟算法进行改进,找出在图像中起主要作用且相关性低的波段,实现对高光谱遥感图像降维。将本文算法运用于PaviaU数据集和AVIRIS数据集,并与二进制布谷鸟算法、二进制粒子群算法、最小冗余最大相关算法、Relief算法等进行对比分析。结果表明,改进二进制布谷鸟算法波段特征选择效率更高,且选取的波段更具代表性,能够较好地提高后续分类精度。     

西南三江流域地质环境遥感综合评价方法初探

以TM影像获取的地质环境信息为基础,采用多因子赋值定量评价法对西南三江流域地质环境稳定性进行分析评价,将其划分为稳定区、较稳定区、较不稳定区和不稳定区4个级别,为区域性地质环境遥感综合评价提出了新的思路和方法。     

两点后方交会在工业检测中的应用研究

用全站仪检测工业设备时经常需要移站测量,本文根据移站前后两个公共点利用后方交会求取移站后测站点坐标,通过解平面三角形求取测站点平面坐标,采用距离进行加权平均求取高程值,通过实验验证了该方法的可行性。     

农作物后向散射特性的测量

利用多波段极化散射计对中原地区常见的几种农作物（水稻、棉花、玉米、花生）的后向散射特性进行了测量,并从散射系数的测量结果得出了其在不同频率及不同地物参数下的散射特点     

遥感图像分类与后处理综合技术研究—基于约束满足神经网络方法

遥感图像计算机分类的精度问题是阻碍计算机遥感信息处理系统实用化的一个关键问题。将分类后处理中的分类结果平滑过程模型化为约束优化问题,采用神经网络方法把分类结果平滑过程与遥感图像分类过程结合起来,提出了基于约束满足神经网络的遥感信息分类与后处理综合技术。实验表明该方法可明显提高森林类型划分、土地利用调查等遥感应用专题的分类精度。     

某电站坝区玄武岩承压水特征及其对建坝影响分析

某电站玄武岩坝区地质条件复杂,研究表明坝区玄武岩裂隙含水系统具有不均匀性、各向异性和多级次性特点。本文结合玄武岩裂隙特征和渗透系数确定方法,给出了评价岩体渗透性的尺度。勘探揭露河床右侧及右岸岸坡发育承压水,据埋藏条件和水化学成分可分为上部承压水和下部承压水,分别对其分布范围特征;承压水水位、流量及动态特征;承压水水化学特征;贮存环境特征;补给、径流、排泄特征等方面进行阐述,分析了承压水对建坝影响,根据分析成果采取针对性处理措施,取得了较好的效果。     

三维激光点云和无人机倾斜模型的融合应用

在对建筑物进行三维实景数据采集时,地面三维激光扫描和无人机倾斜摄影测量是常用的技术手段,通过两种手段获取的数据类型不同,对空间的展示效果及精度也存在差异,特别是在获取建筑物顶部和近地部分的数据各有优劣势,将无人机获取的建筑物顶部数据和地面三维激光扫描获取的近地部分数据进行处理,通过空间多个同名公共点进行转换、匹配,将点...     

顾及对中误差影响的洞内导线网精度仿真计算方法研究

各种形式的导线网是长大隧道洞内平面控制测量的主要方法,但是导线测量精度不可避免地会受到全站仪和棱镜对中误差的影响.以往的洞内导线网精度仿真计算均无法顾及对中误差的影响,本文提出通过在测站和棱镜点设计坐标中添加可控随机误差的方式,实现顾及测站点和棱镜点对中误差影响的洞内导线网精度仿真计算.通过对含有对中误差的导线网仿真观测数据的平差计算,验证了本文添加对中误差方法的正确性,说明了对中误差对于导线网精度仿真计算的重要性.本文介绍的方法,可用于长大隧道洞内平面控制网精度设计和横向贯通误差预计,是一种洞内导线网精度仿真计算技术的创新方法,值得在工程实际应用中推广.本文的仿真计算结果还表明,可以通过缩短洞内导线网点对间的横向距离减弱旁折光的影响.