近40年来海州湾海岸线时空变化分析

以Landsat MSS、TM、ETM+影像和HJ-1A CCD1影像为数据源,对海州湾大陆海岸线1973-2013年的变迁进行了连续监测,定量获取了海岸线信息,解译了岸线摆动区内土地利用类型,对近40 a来海州湾大陆海岸线时空变化和海岸开发方式进行了系统分析.结果表明:海州湾岸线长度及类型动态变化显著,岸线长度整体增加,海湾面积不断减少,岸线类型以人工岸线为主;岸线整体向海推进导致陆域面积净增65.54 km2,变迁速率时空分布不均,变迁主要发生在岚山港、绣针河口至柘汪河口、兴庄河口至西墅、连云港港岸段,城镇扩张导致20t0-2013年变迁最为剧烈,速率达122.9m/a;海岸人为开发是海州湾岸线变化的主导因素,且开发方式时间异质性显著,早期以盐业、养殖业为主,20世纪80年代开始港口码头建设比例显著增加,进入新世纪以来,用于城镇建设的围填海规模大幅增长,尤其是2010年之后已成为海州湾地区海岸开发的首要方式.     

高分辨率图像辅助提取高光谱图像端元

现有的端元提取算法大多是基于凸面单形体假设,对于非单一地物类型,利用这些端元进行丰度反演将会影响混合像元分解精度。本文提出一种利用高分辨率图像判断高光谱像元内是否为同一类型地物的方法。首先,利用图像分割程序对高分辨率图像进行分割,得到光谱均一的斑块矢量图,并叠加到高光谱图像上;然后,通过空间关系分析找出斑块内的高光谱像元,称其为准端元;最后,利用端元提取算法在这些准端元中进行端元提取。实验结果表明,该方法将端元提取结果的误差降低了20%左右。     

双台河口保护区湿地景观格局变化研究

在分析国内外主要湿地分类系统、总结有关湿地分类方法的基础上,结合双台河口保护区的实际情况,建立了适合研究区的湿地景观分类体系。利用1988年、2001年和2007年三个时相的Landsat TM/ETM+遥感影像数据,分析研究区内湿地景观类型的变化特点,以及影响研究区湿地景观格局变化的主要因素。分析结果表明:从1988年到2007年,研究区内以天然湿地为主,但天然湿地面积呈减少趋势,比重从72.68%降到56.64%;人工湿地面积比重逐渐上升,从2.93%上升到11.86%,增加量为1988年人工湿地面积的3.04倍;非湿地面积的比重从24.38%变化到31.50%。人为因素已成为研究区湿地景观格局变化的主导因素。     

融合地理空间认知的珊瑚礁地貌单元高分遥感分类方法

近年来,在人为活动和自然因素的影响下,全球珊瑚礁面临着大规模退化问题,开展珊瑚礁监测研究对珊瑚礁生态系统评估、修复和保护工作具有重要作用。本文以西沙群岛北礁和华光礁为研究区,应用2015年高分二号（GF-2）和WorldView-2高空间分辨率卫星影像和现场调查数据,基于不同珊瑚礁地貌单元的空间位置特征,提出了融合地理空间认知（Geo-Spatial Cognition,GSC）的珊瑚礁地貌单元高分遥感分类方法。研究结果表明：针对因空间位置不同和底质组成高度近似导致珊瑚礁地貌单元漏分和错分的问题,本文提出的方法更能有效获取精准的珊瑚礁地貌单元信息。其中,融合地理空间认知的随机森林（Integrating Geo-Spatial Cognition-Random Forest,GSC-RF）方法展现出了最优的分类表现,在北礁和华光礁珊瑚礁地貌单元分类中总体精度分别为98.06%和91.93%,Kappa系数分别为0.98和0.91。相比于仅使用光谱信息的随机森林（Random Forest,RF）、多元逻辑回归（Multinomial Logistic Regression,MLR）和支...     

生成模型学习的遥感影像半监督分类

以生成模型最大似然估计为例,引入结合已标记样本和未标记样本的半监督分类方法来解决遥感影像分类中的小样本问题,应用已有的少量已标记样本初始化一个分类器,结合大量未标记样本,通过递归计算的方式对分类器进行优化,直到包含所有样本的似然函数收敛到局部极大值。通过分析遥感影像待分类类别与影像中地物类型固有特征之间的关系,设计两个在不同生成模型假设下的分类实验。结果表明,未标记样本的参与可在很大程度上提高小样本条件下的影像分类精度,但两种样本的数量应保持一个适当的比例。最后通过与在解决小样本分类问题方面有独特优势的SVM方法的分类比较,发现在小样本情况下,本文方法具有更好的应用潜力。     

滨海湿地稀疏采样重构高光谱图像分类精度评价

高光谱遥感影像维数高、数据量大、波段之间的相关性强,分类时易出现"Hughes"现象,因此在分类过程中如何有效减小数据处理过程中的计算量,又保证原始数据重要的地物信息不丢失具有重要的意义。压缩感知理论可通过远低于耐奎斯特的采样率和少量观测数据实现信号的精确重构,具有对硬件读写要求低、图像恢复效果好等优势。通过利用基于小波变换的压缩感知算法对黄河口地区的高光谱影像进行图像重构,然后分别采用SVM算法、最大似然法以及神经网络分类法对重构后的影像进行分类,并对分类结果的精度分别从空域和小波域、不同的测量值等维度进行了分析和比较。结果表明:(1)压缩感知理论重构后的影像保留了原始影像的基本信息,保证了分类精度;(2)SVM算法的分类精度最好,空域和小波域的分类精度基本一致;(3)分类精度随测量值的增加先逐渐提高,然后趋于稳定。     

基于植被指数的高光谱遥感水陆识别方法初探

提出了一种判别两类地物分类效果的依据——显著性度量,并采用植被指数的形式,给出了应用高光谱图像进行水陆识别的方法。以滩涂为例进行水陆识别实验,结果表明,基于显著性度量遴选得到的最佳植被指数类型及其最佳波段组合,适合于解决以高光谱图像为数据源的水陆识别问题。     

基于半监督学习的遥感影像分类训练样本时空拓展方法

针对无法直接获取训练样本的遥感影像分类问题,从满足条件的其他影像中选择替代训练样本是最直接的方法,但由于地物类型在不同影像中的辐射环境不同,导致替代训练样本对待分类影像的代表性较差,无法保证分类精度.以直推式支持向量机(transductive support vector machine,TSVM)分类为例,发展了一种基于半监督学习的遥感影像训练样本时空拓展方法.该方法采用非监督方法从待分类影像中选择大量未标记样本,挖掘各类地物在特征空间中的结构信息;以替代训练样本所拟合的分类面为初始面,通过自适应渐进式的优化,实现对待分类影像的高精度分类.该方法要求训练样本的来源影像与待分类影像具有相似的地物分布和相近的时相.以SPOT5和QuickBird影像分类为例,分别通过基于像元的和基于分割对象的分类实验证实,该文提出的方法可有效地实现训练样本的时空拓展应用.     

海岸线遥感判绘与提取系统实现

本文基于Access构建了海岸线类型数据库和解译标志数据库,实现了现场照片、解译标志图片、文字等信息的统一存储;并充分顾及海岸线判绘与提取工作特点进行系统设计,开发了数据库管理、海岸线判绘、海岸线提取和制图表达等4个子系统,实现了海岸线的流程化提取与制图。该系统简单实用、针对性强,提高了作业效率和准确性,可服务于海岸线动态变化遥感监测和管理。     

海面溢油无人机高光谱遥感检测与厚度估算方法

海上溢油是海洋国家所面临的共同问题,但至今仍没有一种可靠实用的海上溢油准确识别和油量遥感监测方法。为此,本文以无人机高光谱遥感为手段,开展了海面溢油检测与厚度估算方法研究。实验中,通过搭建室外大型水槽溢油实验装置,获取了模拟真实海洋环境条件下不同溢油量的遥感和现场光谱数据,在此基础上,分析并提取了海上溢油特征光谱波段,给出了海上溢油高光谱检测模型;针对现场实验条件下水面油膜厚度难以测定的问题,设计了3种利用总体溢油量的油膜厚度估算模型。得到如下主要结论:（1）675 nm和699 nm是海上溢油检测的有效特征波段,但对极薄的油膜没有检测能力;（2）提出了归一化溢油指数模型、反比例模型和吸收基线模型等3种海上溢油油膜厚度估算模型,其中对于薄油膜（厚度≤ 5 μm）和厚油膜（厚度>50 μm）,反比例模型是溢油厚度反演的首选也是唯一选择。对于中厚度油膜,晴朗天气条件下,归一化溢油指数模型是油膜厚度反演的首选,同时反比例模型和溢油吸收基线模型也都有较好的反演能力,而在多云天气条件下,反比例模型效果最佳。